현대의 스마트 홈 환경에는 전통적인 센서, 자율 주행 로봇, 연결된 차량, 지능형 소비자 전자기기, 웨어러블 기기뿐만 아니라 상황에 특화된 컴퓨팅과 서비스가 포함된다. 스마트 기기들의 이질성은 물론 통신 프로토콜, 애플리케이션, 클라우드 호스팅 서비스와 결합되어 새로운 취약점을 야기하며 보안 및 개인정보 보호에 관한 우려를 높인다. 종단 간에 완벽한 보안과 데이터 개인정보 보호를 보장하는 것은 현재로서는 어렵고, 해결되지 않은 채 남아 있는 개방형 과제이다. 본 논문은 현대 스마트 홈을 위한 포괄적 보안 프레임워크인 POIZE(Privacy, Optimization, Intelligence, ZTA, Explainability)를 제안한다. POIZE는 개인정보 보호를 유지하고, 데이터 흐름과 처리 과정을 최적화하며, 이상 탐지를 위해 Tiny Machine Learning(TinyML) 모델을 사용하고, Zero Trust Architecture(ZTA) 원칙을 적용하며, 최종 사용자에게 설명가능성을 제공하는 데 중점을 둔다. 제안된 프레임워크는 ZTA 원칙과 더불어 새로운 데이터 처리 및 연산 최적화 기법을 결합하되, 설명가능성을 특히 강조하여 사용자의 변화하는 요구를 충족하고 스마트 홈 환경에서의 핵심 보안 및 개인정보 보호 과제를 해결하고자 한다. 예비 실험 결과는 제안된 프레임워크의 실현 가능성을 보여준다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.