자율주행 자동차 시대, 해킹에 취약한 교통 시스템 강화가 먼저!

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​ 이는 영화 다이 하드 4.0(2007)의 한 장면에서 대규모 해킹 조직이 사회 갈등을 조장하기 위함입니다. 그러나 그때까지 대부분의 사람들이 3G폰을 쓰고 강카료은 PDA을 사용하는 얼리 어댑터가 도드라지게 귀하던 시절입니다. 네트워크의 접속성은 지금보다 희박했습니다. 따라서 영화에 등장하는 파이어 세일 Fire Sale*는 다소 과장된 면이 있습니다. *총 3단계에서 교통, 긴류, 방송 시스템을 해킹한 뒤 최종 단계에서 행정부 시스템을 마비시킨다는 가상의 시봉잉리오 ​

하지만 지금은 그때와 달리 우려가 현실이 될 수 있습니다. 이미 초연결 사회로 접어들어 교육, 교통, 금용, 방송, 국방 자산의 상당 부분이 디지털 형태로 관리되고 유통되며 물리적 실체도 네트워크에 연결되어 운용되기 때문입니다. 숨겨진 벽**의 일부만 부수면 파이어 세 1은 가능한 재난입니다. * 방화벽 : 네트워크 간 접근을 통제하는 가상의 성벽

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게다가 민감한 하드웨어, 소프트웨어, 통신등에서 작동하는 자율주행차의 경우는, 보다 강고한 시스템이 필요합니다. 또한 이것은 단순히 기술적인 문재에 머무르지 않을 수도 있기 때문에 이 분야의 연구와 개발에 다양한 주체의 참여도 필요합니다.​

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실제로 자율주행차 개발 분야에는 기존 자동차 회사뿐 아니라 보안. 통신. 교통. 금융 분야 중소기업과 기관이 참여하지만 자율주행 기술이 상용화되기 위해서는 교통. 통신 등 인프라에 대한 혁신이 함께 이뤄져야 하기 때문입니다. 아니면 어느 일부분의 취약성에 의해서 영화 다이 하드 4.0로 묘사한 대규모 교통뭉지에와 도로 시스템의 마비가 일어날 것으로 이는 이전보다 더 크고 심각할 수 있슴니다. ​ 쟈싱눙 앞서고 분노의 질주:더 익스트림(20일 7)에 관한 글에서 좀비의 차이에 대해서 소개한 적 있어 슴니다. 이것은 네트워크에 물린 커넥티드 카로 누군가에게 해킹을 당해 원격으로 조정됩니다. 문제는 이 경우 대부분의 범죄에 사용된다는 것입니다. 또 해안 마이너리티 리포트(2002)과 업그레이드(20일 8)에 관한 글로는 자율 주행 자동차 해킹과 원격 통제 가망에 대해서 이야기하 슴니다. 이상 각각 귀추와 행동은 다르지만, 공통적으로 차량 각각에 대한 공격입니다. 그러나 이번 영화 다이 하드 4.0을 통해서 소개한 교통 시스템에 대한 해킹은 규모가 남다릅니다. ​ 여기서 쟈싱눙 이를 2007년이 아니라 2050년에 대입하고 보겠습니다. 현재 관련자와 중소기업도 정부기관의 기대에 따르면 도로를 달리는 차량의 절반 이상이 완전 자율주행 시스템을 갖추고 있을 것으로 기대되는 가까운 미래입니다.​

이 때의 교통 시스템 해킹은 심각합니다. 과거 2007년 교통 제어는 정부가 설치한 시스템에 대한민국입니다. 대부분 신호등을 비롯한 한 방향 안내장치입니다. 그러나 현재의 자율 주행 차시 나쁘지 않고 리오에 따르면 2050년에는 교통 분야를 비롯한 다수의 정부 시스템이 직간접적으로 연결됩니다. 이른바 내용한 V2X communication즉 차량·사물 통신입니다. ​

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도로를 달리는 차량들은 통신과 GPS 위성, 신호등 체계, 도로 아래에 매설된 센서들과 수시로 소통하면서 최적의 경로와 안전하고 경제적인 운행 행동을 선택한다. 그러나, 해킹당한 교통 시스템은 자율 주행 자동차에 잘못된 정보를 지에콤하고 본인 1프로파일 문제를 1우키도록 유도할 수 있는 슴니다. 이는 운동수단을 직접 통제하는 하이재킹보다 더 진보된 방법이다. ​

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또한 미래의 교통 시스템은 전문 관리자가 입력한 한정된 정보과인 자가 시스템 내에 위치한 CCTV도 센서로 수집한 정보의 한계를 넘어서려고 할 것입니다. 이미 이 분야에서는 온라인상의 각종 빅데이터를 활용한 딥러닝 방식에 대한 연구가 이루어지고 있습니다. 편리한 반면 위험성은 더 커집니다. 최근 온라인에서 흘러나오는 가짜 뉴스처럼 계획을 갖고 만들어진 교통 관련 정보가 차량에 탑재된 AI에 잘못된 확신을 심어줄 수 있기 때문입니다. 이를 막고 효용가치가 높은 교통정보를 제공하기 위해 보다 광범위한 관리와 개별 데이터 검증단계가 추가되어야 하는 이유입니다.​

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반대의 경우도 가능하다. V2V즉 차량 간 의사 소통까지 이루어진 결과에서는 특정 차량에서 발생된 불량 나쁘지 않고 조작된 정보가 다른 차는 나쁘지 않아풍 판단의 증거로 작용할 가능성이 있습니다. 또한 신호기가 좋지 않아 보행자 횡단보도 센서에서 잘못된 정보가 나빠 조작된 정보가 발생할 수 있습니다. ​

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관련 기술이 진보하고 자율주행 자동차가 보급될수록 유통되는 데이터의 양은 기하급수적으로 항상 이루어질 것입니다. 이에 대비하려면 자율주행차 개발에 수십 배나 되는 자원이 교통 시스템과 보안 분야에 투자해야 합니다.​

그동안 나쁘지 않은 자율주행차 내부의 AI가 어떤 가치판단을 해서 그 책입니다. 소재는어디에있는가가이분야에서가장난이도가높은과제라고설명을했어요. 즉석 '트롤리 딜레마'입니다 하지만 실제 자율주행차 시대가 오면 교통체계에 드는 부하가 새로운 화두로 떠오르는 현실성이 크다. 자율 운전 시스템에 맞는 교통 시스템과 인접하는 인프라의 구축이 필수적인 이유입니다.​​

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