자율주행 자동차 시대, 해킹에 취약한 교통 시스템 강화가 가장먼저! 이야…

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​ 이는 영화 다이 하드 4.0(2007)의 한 장면에서 대규모 해킹 조직이 사회 갈등을 조장하기 위한 하나입니다. 그러나 당시까지 대부분의 사람들이 3G폰을 쓰고 강카료은 PDA을 사용하는 얼리 어댑터가 도드라지게 귀하던 시절입니다. 네트워크의 접속성은 제한되지만, 최근보다 희박합니다. 그래서 영화에 등장하는 파이어새하나 파이어새하나는 다소 과장된 면이 있습니다. *총 3단계에서 교통, 긴류, 방송 시스템을 해킹한 뒤 최종 단계에서 행정부 시스템을 마비시킨다는 가상의 시봉잉리오 ​

하지만 요즘은 그때와 달리 우려가 현실이 되기도 합니다. 이미 초연결 사회로 접어들어 교육, 교통, 금용, 방송, 국방 자산의 상당 부분이 디지털 형태로 관리되고 유통되며 물리적 실체도 네트워크에 연결되어 운용되기 때문입니다. 가려진 벽**를 몇개 부수면 파이어 3번째는 가능한 재난입니다. * 방화벽 : 네트워크 간 접근을 통제하는 가상의 성벽

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게다가 본인의 민감한 하드웨어, 소프트웨어, 통신 등에서 작동하는 자율주행차의 경우는 보다 견고한 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 소기업과 기관이 참여하지만 자율주행 기술이 상용화되기 위해서는 교통, 통신 등 인프라에 대한 혁신이 뒤따라야 하기 때문입니다. 아니면 어떤 한 부분의 취약성에 의해서 영화 다이 하드 4.0로 묘사한 대규모 교통 문제와 도로 시스템의 마비가 1어 나설 것으로 이는 이전보다 더 크고 심각할 수 있슴니다. ​ 나는 이미 분노의 질주:더 익스트림(20하나 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. 역시 향후 마이 당싱리티레포ー토(2002)과 업그레이드(20하나 8)에 관한 글로는 자율 주행 자동차 해킹과 원격 통제 가능성에 대해서 말했 슴니다. 이상, 각각 상황이나 행동은 다릅니다만, 공통적으로 차량 각각에 대한 공격입니다. 그러나 이번 영화 다이 하드 4.0을 통해서 소개한 교통 시스템에 대한 해킹은 규모가 남다릅니다. ​ 여기서 나는 이를 2007년이 아니라 2050년에 대입하고 보겠습니다. 현재 관계자와 작은 기업도 정부기관의 기대에 따르면 도로를 달리는 차량의 절반 이상이 완전 자율주행 시스템을 갖추고 있을 것으로 기대되는 가까운 미래입니다.​

이때 교통시스템 해킹은 심각할 것이다. 과거 2007년 교통 제어는 정부가 설치한 시스템에 데힝밍 제국 대학입니다. 대부분 신호등을 비롯한 한 방향 안내장치입니다. 그러나 현재의 자율 주행 차 휘장 와잉리오에 따르면 2050년에는 교통 분야를 비롯한 다수의 정부 시스템이 직간접적으로 연결합니다. 이른바 말하는 V2X communication즉 차량·사물 통신입니다. ​

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도로를 달리는 차량은 통신과 GPS 위성, 신호기 체계, 도로 아래에 매설된 센서와 수시로 소통하면서 최적의 경로와 안전하고 경제적인 운행 행동을 선택합니다. 하지만 해킹당한 교통 시스템은 자율주행차에 잘못된 정보를 제공하거나 나쁘지는 않기 때문에 문제를 하나로 하도록 유도할 수 있습니다. 이는 운동 수단을 직접 통제하는 하이재킹보다 더 진보된 방법입니다. ​

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또 미래의 교통 시스템은 전문 관리자가 입력한 한정된 정보나 자가 시스템 내에 있는 CCTV, 또 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 안을 갖고 만들어진 교통 관련 정보가 차량에 탑재된 AI에 잘못된 확신을 줄 수 있기 때문이다. 이를 막고 효용가치가 높은 교통정보를 재공하기 위해 보다 광범위한 관리와 개별 데이터 검증단계가 추가되어야 하는 이유입니다.​

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반대의 경우도 있을 수 있다. V2V즉 차량 간 의사 소통까지 진행되는 상황에서는 특정의 차에서 생성된 오류, 본인 조작된 정보가 다른 차는 봉잉풍 판단의 증거로 일할 수 있습니다. 또한 신호기가 본인 보행자 횡단보도 센서를 통해 잘못된 정보, 본인 조작된 정보가 생성될 수 있습니다. ​

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관련 기술이 진보하여 자율주행 자동차의 보급이 거의 매일 진행될수록 유통되는 데이터의 양은 기하급수적으로 거의 매일 이루어질 것입니다. 이에 대비하려면 자율주행차 개발에 수십 배나 되는 자원이 교통 시스템과 보안 분야에 투자해야 합니다.​

그동안 본인은 자율주행차 내부의 AI가 어떤 가치 판단을 했고, 그 책입니다. 소재는어디에있는지가이분야에서가장난이도가높은과제라고설명을했어요. 그것은 <트롤리 딜레마>입니다. 하지만 실제 자율주행차 시대가 오면 교통시스템에 드는 부하가 new 이슈로 떠오를 가능성이 크다. 자율 운전 시스템에 맞는 교통 시스템과 인접하는 인프라의 구축이 필수적인 이유입니다.​​

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