도메인에 맞는 AI 지능화 전략 (자율주행 보안)

개요

산업지능화전략및활용 수업에서 도메인에 맞는 지능화 전략 문제를 생각 해보고 AI 과제 발굴 및 적용 절차에 대해 정리 하였던 내용을 기록한다.

 

도메인에 맞는 지능화 전략

자율주행 자동차의 보안 강화를 위한 IDS(Intrusion Detection System) 개발을 도메인으로 하는 지능화 전략에 대해 다음과 같이 생각해 보겠습니다.

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1. 지능화의 주체 : 도메인 전문가, 인공지능 전문가, 관리자 간의 협력

자율주행 자동차의 IDS 개발에서 지능화의 주체는 도메인 전문가(자동차 보안 엔지니어, 차량 네트워크 전문가) 와 인공지능 전문가(머신러닝/딥러닝 엔지니어)간의 협력입니다.

• 도메인 전문가는 자율주행 자동차의 통신 구조, CAN 버스(CAN Bus) 와 같은 내부 네트워크의 특성을 깊이 이해하고 있어, 발생할 수 있는 잠재적인 보안 위협을 명확하게 정의할 수 있습니다.
• 인공지능 전문가는 머신러닝이나 딥러닝을 활용해 다양한 위협 시나리오를 학습하고 탐지 할 수 있는 IDS 모델을 개발합니다.
• 경영층의 적극적인 지능화 지원과 자원 투자, 그리고 현장 엔지니어와 AI 전문가 간의 지속적 피드백 및 협력 체계가 구축되어야 합니다.

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2. 지능화의 수준 : AI 발전 수준을 나타내는 단계

IDS 개발을 위한 지능화 수준은 단계적으로 설정할 수 있습니다.

• 기초 단계에서는 자율주행 자동차에서 발생하는 데이터(예: 차량 센서 데이터, 네트워크 패킷 등)를 수집하고, 이를 바탕으로 규칙 기반의 이상 탐지 시스템을 구축합니다. 이 단계에서는 주로 기본적인 패턴 매칭과 임계값을 활용한 탐지 시스템이 사용됩니다.
• 중간 단계에서는 머신러닝 기반의 지도학습 모델을 활용해 기존에 알려진 공격 유형을 탐지합니다. 데이터셋을 활용하여 다양한 공격 유형에 대한 분류 모델을 학습하고, 실시간 네트워크 데이터를 바탕으로 이를 탐지합니다.
• 고급 단계에서는 비지도학습 및 딥러닝을 통해 알려지지 않은 새로운 공격 유형을 실시간으로 탐지하는 시스템을 개발합니다. 이상 탐지(anomaly detection) 기술을 활용하여 평소와 다른 네트워크 활동을 파악하고, 이를 위협으로 간주하여 적절히 대응할 수 있도록 합니다. 최종적으로는 규칙 기반의 이상 탐지 시스템과 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델의 하이브리드 이상 탐지 시스템을 도입합니다.

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3. 데이터 확보 : 센서를 통한 데이터 수집과 데이터 흐름

IDS 개발에 필요한 데이터는 자율주행 차량에서 수집되는 다양한 네트워크 트래픽 정보와 센서 데이터입니다.

• 데이터 유형: CAN 버스 데이터, 차량 내부와 외부 간의 통신 패킷, GPS 신호, LIDAR/RADAR 센서 데이터, 차량 제어 신호 등 다양한 형태의 데이터를 확보해야 합니다.
• 데이터 수집 환경: 자율주행 차량 내부에 설치된 온보드 데이터 로깅 시스템을 통해 실시간으로 데이터를 수집하고, 이를 클라우드나 중앙 데이터베이스로 전송하여 분석할 수 있는 환경을 구축합니다.
• 데이터 품질 및 정합성: IDS 모델의 정확도를 높이기 위해서는 수집된 데이터의 정제, 전처리, 그리고 표준화가 필수적입니다. 예를 들어, 네트워크 패킷의 이상 행위를 탐지하기 위해서는 정상 데이터와 공격 데이터가 적절히 구분된 학습 데이터셋이 필요합니다.

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4. 전문가와 지속적인 협력 : AI 개발자와 도메인 전문가 간의 지속적인 협력

IDS 개발의 성공을 위해서는 다양한 분야의 전문가 간 지속적인 협력이 필요합니다.

• 초기 개발 단계에서 보안 위협을 식별하고, 이를 탐지하기 위한 모델을 개발하기 위해 AI 전문가와 차량 보안 전문가가 프로토타입 개발을 통해 협력합니다. 이 과정에서 위협 시나리오를 정의하고, 이를 바탕으로 학습 가능한 데이터를 생성하며 모델의 초기 성능을 검증합니다.
• 모델 검증 및 테스트 단계에서는 실제 차량 환경에서 IDS의 성능을 검증하고, 이를 개선하기 위해 지속적인 피드백 루프를 운영합니다. 이를 위해 차량 테스트 베드를 구축하여 모델을 실험적으로 운영하고, 실시간 데이터를 기반으로 모델의 성능을 조정합니다.
• 운영 단계에서는 차량 보안 전문가와 인공지능 전문가의 협력을 통해 지속적인 모델 업데이트 및 유지 관리를 수행합니다. 새로운 위협이 발견되면 모델을 재학습시키고, 이를 IDS에 적용하여 최신의 보안 위협에도 대응할 수 있도록 합니다.
• 학계 및 연구소와의 협력을 통해 최신 보안 위협과 이에 대한 대응 방안을 지속적으로 도입하고, 모델의 성능을 개선할 수 있는 최신 연구 결과를 반영합니다.

 

 

AI 과제 발굴 및 적용 절차 기술 (4단계)

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1. 이슈 분석 및 문제 도출

AI 과제 발굴의 첫 단계는 이슈 분석과 문제 도출입니다.

• 현장 분석: 기업이나 특정 도메인의 현황을 분석하고, 해당 환경에서 개선할 수 있는 잠재적인 문제를 파악합니다. 예를 들어, 제조업의 경우 공정 효율성, 품질 문제, 비용 절감 등의 과제를 탐색합니다. needs 분석, input 분석, process 분석, output 분석을 통해 문제 및 개선 방향을 도출 합니다. 여기서 IPO(Input-Process-Output) 관점을 통해 문제의 핵심 요소를 도출하고, 문제의 원인과 영향을 분석합니다​(제조 지능화 과제 수행 방법(3~4주차)).
  
  • 차량용 IDS
    • 자율주행 자동차의 통신 환경 및 보안 체계 현황을 분석하여 보안 취약점과 위협 요소를 도출합니다. 이를 위해 차량 내부 네트워크(CAN 버스 등)와 외부 네트워크(인터넷, V2X 통신)에서 발생할 수 있는 다양한 보안 위협을 확인합니다.
    • 네트워크 이상 행동, 내부 데이터 조작, 외부 공격(예: DDoS) 등의 보안 위협을 명확히 정의합니다. 여기서는 자율주행 시스템의 안전성과 신뢰성을 저해할 수 있는 모든 잠재적 위협을 도출하는 것이 목표입니다.

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2. 과제 발굴 및 선정

도출된 문제를 바탕으로 후보 과제 발굴과 과제 선정을 수행합니다.

• 후보 과제 발굴: 도출된 문제와 개선 방안을 기반으로 AI 기술을 활용하여 해결 가능한 과제들을 발굴합니다. 예를 들어, 제조업에서 공정 품질 관리를 자동화하기 위한 비전 인식 시스템 개발 또는 생산 최적화를 위한 예측 모델 개발 등의 과제를 정의할 수 있습니다.
• 기술적 가능성 및 기대효과 분석: 각 후보 과제에 대해 기술적 가능성과 기대효과를 분석합니다. 예를 들어, 데이터 수집이 가능한지, AI 기술을 적용할 수 있는 환경이 구축되어 있는지를 검토합니다​(제조 지능화 과제 수행 방법(3~4주차)).
• ROI 분석: 각 과제에 대한 투자 대비 효과(ROI) 를 분석하여, 예상되는 비용과 기대효과를 비교 평가합니다. 기대효과로는 생산성 증가, 품질 개선, 비용 절감 등이 포함될 수 있습니다. 이를 바탕으로 기업 경영진과 협력하여 최종 과제를 선정합니다​(제조 지능화 과제 발굴 방법(2~3주차)).
  • 차량용 IDS
    • 도출된 보안 문제를 해결하기 위해 다양한 AI 기반 솔루션을 후보 과제로 발굴합니다. 예를 들어, 머신러닝 기반 IDS 시스템 개발, 딥러닝을 활용한 이상 탐지 모델 개발 등이 가능합니다.
    • 기술적 가능성 및 기대효과 분석: 각 후보 과제에 대해 기술적 가능성과 기대효과를 분석합니다. 예를 들어, 딥러닝 모델을 사용하면 기존 규칙 기반 방법보다 높은 탐지 정확도를 기대할 수 있습니다.

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3. 과제 수행 및 검증

선정된 과제에 대한 구체적인 수행 계획을 수립하고, 실제로 과제를 수행합니다.

• 수행 계획 수립: 수행 계획에는 필요한 데이터 확보, 데이터 전처리, 모델 개발 및 성능 검증 등 구체적인 단계가 포함됩니다. 예를 들어, 제조업에서는 생산 현장에서 데이터를 수집하고, 이를 학습에 사용할 수 있도록 전처리하는 계획을 세웁니다.
• 과제 수행 및 성능 검증: 협력 업체나 관련 연구 기관과 협력하여 과제를 수행하며, AI 모델을 개발하고 이를 테스트합니다. 이 과정에서 프로토타입을 개발하여 초기 성능을 검증하고, 필요할 경우 성능을 개선합니다​(제조 지능화 과제 발굴 방법(2~3주차)).
• 예를 들어, 개발된 AI 모델을 실제 환경에 도입하기 전에 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하는 방식입니다.
  • 차량용 IDS
    • 과제 수행 계획 수립: 선택된 과제에 대해 세부 수행 계획을 수립합니다. 이를 통해 데이터 수집, 모델 설계, 학습, 검증 등 각 단계별로 구체적인 수행 일정을 설정합니다.
    • 협력 업체와 협력하여 과제를 수행하고, 개발된 IDS 시스템을 테스트합니다. 실제 차량 테스트 베드에서 공격 시나리오를 통해 시스템의 성능을 검증하고 필요한 경우 모델을 수정 및 보완합니다.

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4. 적용 및 유지 관리

개발된 AI 시스템을 현장에 적용하고, 지속적인 유지 관리를 통해 성능을 개선합니다.

• 현장 적용: AI 모델의 성능 검증이 완료되면, 이를 실제 환경에 적용합니다. 제조업의 경우, 공정에 AI 모델을 도입하여 공정 데이터를 실시간으로 분석하고 문제를 탐지하도록 합니다​(제조 지능화 과제 수행 방법(3~4주차)).
• 유지 관리 및 성능 개선: AI 시스템의 적용 이후에는 지속적인 유지 관리와 성능 개선이 필요합니다. AI 모델은 지속적인 데이터 수집을 통해 재학습되며, 현장의 변화에 따라 성능이 최적화될 수 있도록 업데이트됩니다. 또한, 현장 실무자와의 협력을 통해 운영자의 피드백을 반영하여 시스템을 개선하는 것이 중요합니다​(제조 지능화 과제 수행 방법(3~4주차))
  • 차량용 IDS
    • 성능 검증이 완료된 IDS 시스템을 실제 자율주행 차량에 적용합니다. 이때, 실제 주행 환경에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대한 실시간 성능 검증을 진행합니다.
    • 적용된 IDS 시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 새롭게 발생하는 보안 위협에 대응하기 위해 모델 업데이트와 지속적인 유지 관리를 수행합니다. 새로운 유형의 공격이 발견될 경우, 이를 반영하여 모델을 재학습시키고 IDS 성능을 최적화합니다.