■ 1차년도 - 노드의 익명성 보장과 효율적인 키 재분배를 위한 동적 그룹 키 관리 기존의 UAV 기반 도시 컴퓨팅 환경에서의 서비스 기술 동향 분석 및 개인정보보호 취약성을 분석한다. 특히 IoT 기기 간의 식별과 IoT 기기가 전달하는 정보 자체의 노출취약성을 집중적으로 분석한 후, 이를 바탕으로 지능형 IoT기기를 멤버로 한 UAV 그룹 환경에서 기기의 익명성을 보장하는 기법과 동적인 그룹 키 관리 기법을 제안하고자 한다. 익명성 보장을 위해서는 기기의 IP주소 중 호스트 주소 부분을 보조적인 랜덤 스트링을 이용하여 익명화하는 방법을 제안하고, 동적 그룹키 기법을 통해서는 키 분배 시 요구되는 복잡한 연산을 엣지 노드인 UAV가 부담함으로써 IoT 기기의 리소스 제약 문제를 해결하고, UAV 그룹의 통합으로 키 재분배 연산을 감소시켜 효율적으로 그룹 키를 관리할 수 있도록 한다. - UAV를 활용한 모바일 IoT 시스템의 장단점 및 프라이버시 취약성 분석 - UAV 엣지 노드 및 IoT 기기의 ID 노출 취약성 분석 - UAV 엣지 노드 및 IoT 기기 ID의 익명화를 통한 프라이버시 보장 기법 제안 - UAV 엣지 노드를 중심으로 하는 IoT 기기의 효율적 그룹화 방안 제안 - IoT 기기 그룹들의 동적 통합 및 분할 기법 제안 ■ 2차년도 - 노드의 데이터 공유를 위한 차등 개인정보보호 기반 블록체인 기법 1차년도에 진행했던 그룹 키 관리 기법을 바탕으로 수집된 데이터를 같은 네트워크 계층의 UAV 노드들이 공유할 때, 수평적 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 이와 같은 노드 및 데이터 프라이버시를 보장하기 위해 차등 개인정보보호 기반 블록체인 기법을 제안한다. IoT 기기는 차등 개인정보보호 기법으로 데이터에 노이즈를 추가하여 UAV로 전송하고 UAV는 블록체인의 스마트 컨트랙트를 통해 같은 계층에 있는 UAV 노드들과 데이터를 공유한다. 이때, 송신자와 수신자 주소는 익명화하고 노이즈가 추가된 개인정보를 스마트 컨트랙트에 입력하여 트랜젝션을 생성함으로써 전파하는 기법을 제안한다. - IoT 기기의 민감 데이터 노출 취약성 분석 - 차등 개인정보보호 기법을 기반으로 IoT 데이터에 노이즈 추가 및 쿼리 암호화 체계 제안 - UAV 엣지 노드를 중심으로 데이터 처리를 자동화하는 스마트 컨트랙트 제안 - IoT 데이터의 블록체인 내의 저장 및 효과적인 사용 기법 제안 ■ 3차년도 - 효율적인 서비스와 데이터 프라이버시를 위한 연합 학습 기법 앞서 진행한 노드 및 데이터 프라이버시 보장 기법을 데이터 프라이버시에 집중하여 클라우드와 UAV 그룹 간의 인공지능 모델 학습에 있어 데이터가 아닌 파라미터 전송을 통해 개인정보를 보호하는 연합학습에 관한 연구를 진행한다. 특히 네트워크 전 계층을 모두 포함하는 수직적 프라이버시 관점에서 딥러닝 학습 알고리즘 중 연합학습 기법을 사용하여 원시 데이터가 아닌 일련의 연산 처리를 통해 얻은 가중치 값(weight value)을 공유함으로써 데이터 프라이버시를 효율적으로 보장한다. - 클라우드, UAV 엣지노드, IoT 기기의 데이터 노출 취약성 분석 - 연합학습기반 클라우드 및 UAV 데이터 가중치 업데이트 제안 - Q-러닝 알고리즘 기반 UAV 위치 선정 기법 제안