자율주행 자동차 시대, 해킹에 취약한 교통 시스템 강화가 제1 먼저!

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​ 이는 영화 다이 하드 4.0(2007)의 한 장면에서 대규모 해킹 조직이 사회 혼란을 조장하기 위한 하나입니다. 하지만 곧 당시까지 대부분의 사람들이 3G폰을 쓰고 가끔 PDA을 사용하는 얼리 어댑터가 도드라지게 귀하던 시절입니다. 네트워크의 접속성은 지금보다 희박합니다. 그래서 영화에 등장하는 파이어새하나 파이어새하나는 다소 과장된 면이 있습니다. *총 3단계에서 교통, 긴류, 방송 시스템을 해킹한 뒤 최종 단계에서 국가 시스템을 마비시킨다는 가상의 시 나쁘지 않고 리오 ​

하지만 요즘은 그때와 달리 우려가 현실이 되기도 합니다. 이미 초연결사회로 접어들어 교육, 교통, 금용, 방송, 국방자산의 상당 부분이 디지털 형태로 관리 유통되고 물리적 실체도 네트워크에 연결돼 운용되기 때문. 가려진 벽*몇개 부수면 파이어 3개는 가능한 재난 * 방화벽 : 네트워크 간 접근을 통제하는 가상의 성벽

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게다가 자신의 민감한 하드웨어 소프트웨어 통신 등에서 작동하는 자율주행차의 경우는 좀 더 견고한 시스템이 필요하다. 게다가 이것은 단지 기술적인 문제에 머무르지 않는 것도 있어, 이 분야의 연구와 개발에 다양한 주체의 참가도 필요하다.​

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실제로 자율주행차 개발 분야에는 기존 자동차 회사뿐 아니라 보안, 통신, 교통, 금융 분야의 중소기업과 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 일어날 것으로 이는 이전보다 더 크고 심각할 수 있슴니다. ​ 나쁘지 않에는 이제 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. 사건은이경우대부분범죄에사용된다는것입니다. 또 해안 마이너 흰색 티 리포트(2002)과 업그레이드(20하나 8)에 관한 글로는 자율 주행 자동차 해킹과 원격 통제 가망에 대해서 내용을 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 나쁘지 않아는 이를 2007년이 아니라 2050년에 대입하고 보겠습니다. 현재 관련자와 중소기업, 또는 국가기관의 기대에 따르면 도로를 달리는 차량의 절반 이상이 완전 자율주행 시스템을 갖추고 있을 것으로 기대되는 미래입니다.​

이때 교통시스템 해킹은 심각할 것이다. 과거 2007년 교통 제어는 정부가 설치한 시스템에 대한민국 낸다. 그중 상당수는 신호등 한 방향 안내장치다. 그러나 현재의 자율 주행 차 휘장 와잉리오에 따르면 2050년에는 교통 분야를 비롯한 다수의 정부 시스템이 직간접적으로 연결합니다. 이른바 V2X communication즉 차량·사물 통신이다. ​

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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. 그러나, 해킹당한 교통 시스템은 자율 주행 자동차에 잘못된 정보를 지에콤하고 자신 1브로우이뭉룰 1우키도록 유도할 수 있는 슴니다. 이는 스포츠 수단을 직접 통제하는 하이재킹보다 진보된 방법이다. ​

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또한 미래의 교통 시스템은 전문 관리자가 입력한 한정된 정보 자신이 시스템 내에 위치한 CCTV, 또한 센서로 수집한 정보의 한계를 넘어서려고 할 것입니다. 이 분야에서는 온라인상의 각종 빅데이터를 활용한 딥러닝 방식에 대한 조사가 진행되고 있습니다. 편리한 반면 위험성은 더 커집니다. ​ 제1최근 온라인상에서 만들어지는 가짜 뉴스처럼 이에쵸은룰 가지고 만들어진 교통 관련 정보가 차량에 탑재된 AI에 잘못 확신을 심어 줄 수 있기 때문입니다. 이를 막고 효용가치가 높은 교통정보를 공급하기 위해 보다 광범위한 관리와 개별 데이터 검증단계가 추가되어야 하는 이유입니다.​

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반대의 경우도 가능합니다. V2V즉 차량 간 의사 소통까지 진행되는 상황에서는 특정 차량으로 발발한 오류 과인 조작된 정보가 다른 차는 그와잉풍 판단의 인적 증거로 일할 수 있다 슴니다. 또한 신호기가 과인 보행자 횡단 보도의 센서로 잘못된 정보 과인 조작된 정보가 발발할 수도 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.​

지금까지 본인은 자율주행차 내부의 AI가 가치판단을 하고 책임소재는 어디에 있는지가 이 분야에서 가장 난이도 높은 과제라고 설명했습니다. 그것은 <트롤리 딜레마>입니다. 하지만 실제 자율주행차 시대가 오면 교통체계에 드는 부하가 새롭게 부상할 가능성이 크다. 자율 운전 시스템에 맞는 교통 시스템과 인접하는 인프라의 구축이 필수적인 이유입니다.​​

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