특허 개요
본 특허는 무인 이동체의 통신 기록에서 메시지 ID 시퀀스를 분석해 비정상 통신 징후를 찾는 딥러닝 기반 이상 탐지 기술입니다. 정상 패킷에서 추출한 메시지 ID를 유형별 정수값으로 변환하고 정규화한 뒤, 1차원 컨벌루션 레이어, GRU 레이어, 덴스 레이어를 포함할 수 있는 뉴럴 네트워크에 입력합니다. 운용 중에는 현재 메시지 ID 시퀀스 다음에 올 ID의 예측값과 실제값의 일치 정도 또는 손실값을 일정 시간 단위로 집계해 임계값과 비교함으로써 이상 여부를 판정합니다.
- 핵심 기능
무인 이동체 또는 지상 통제 시스템 간 통신 패킷에서 메시지 ID를 추출하고, ID 유형별 정수값 부여와 정규화를 거쳐 시퀀스 입력 데이터로 변환합니다. 학습 모델이 다음 메시지 ID를 예측한 결과를 실제 ID와 비교해 예측 성공률 평균 또는 손실값 평균이 설정 임계값을 벗어나면 이상 징후로 판정합니다.
- 차별 강점
기존 센서 데이터 기반 탐지는 GPS, 카메라, LiDAR, IMU 등 여러 데이터원을 처리·통합해야 하므로 데이터 처리 부담이 커질 수 있습니다. 본 특허는 센서값 전체 대신 통신 프로토콜의 메시지 ID 순서에 집중하고, 정상 패킷만으로 다음 ID 예측 모델을 학습해 통신 패턴 변화로 이상을 판별하는 점이 차별점입니다.
- 활용 범위
기술·연구 측면에서는 무인 항공기·드론 통신 분석, MAVLink 기반 비행체 보안, 지상 통제 시스템 연계 모니터링, 자율주행차를 포함한 무인 이동체 통신 보안 분야에 활용 가능하며, 통신 패턴 기반 침입 탐지 연구로 확장할 수 있습니다. 사업 측면에서는 드론 제조·관제 플랫폼, 차량용 보안 솔루션, 무인 이동체 운영 시스템, 원격 모니터링 서비스의 이상 탐지 기능으로 확장할 수 있습니다.
연구 개발 단계
정상 통신 상태의 패킷으로 다음 메시지 ID를 예측하도록 모델을 학습하고, 운용 시 예측 성공률 평균 또는 손실값 평균을 임계값과 비교하는 이상 판정 방식을 제시했습니다. 다만 탐지 정확도, 오탐률, 탐지 지연시간 및 실제 공격 데이터 기반의 정량 검증 결과는 제시되지 않았습니다.
현재 성과
현재 메시지 ID 시퀀스 다음 값의 예측 결과와 실제 값을 비교해 통신 패턴의 이탈 여부를 판정합니다. 예측 성공률 평균이 임계값보다 낮거나 손실값 평균이 임계값보다 높을 때 이상 징후로 판단하도록 구성됩니다.
정상 통신 상태의 패킷에서 메시지 ID를 추출·정규화하고, 다음 메시지 ID 예측 모델을 사전 학습하는 절차가 제시되었습니다. 적용 환경과 모델 구조에 따른 임계값은 실험으로 결정하도록 되어 있으며, 실제 공격 데이터 기반 성능 결과는 제시되지 않았습니다.
여러 센서값을 수집·통합하는 방식과 달리 통신 프로토콜 패킷의 메시지 ID 시퀀스를 탐지 입력으로 사용합니다. 정상 패킷만으로 다음 ID 예측 모델을 학습하고 예측 성공률 또는 손실값으로 이상을 판정하는 구성이 핵심 차별점입니다.
상용화까지 남은 부분
실제 공격 데이터와 실운용 통신 데이터를 기반으로 탐지 정확도·오탐률·탐지 지연시간을 정량 검증할 필요
무인 이동체 종류, 통신 프로토콜 및 운용 환경별 정상 통신 데이터 확보와 임계값 설정 필요
다양한 무인 이동체와 지상 통제 시스템 연계 환경에서의 적용성·운영 신뢰성 검증 필요
기술 이전 형태·도입 과정
도입은 이렇게 진행됩니다.
검토 미팅
귀사 상황·데이터 구조 기준으로 적합성을 논의합니다. 자료 검토만으로 끝나도 됩니다.
PoC 공동 검증
연구팀 동행 하에 귀사 데이터 기준 재학습·성능을 확인합니다.
라이센싱 계약
PoC 결과를 기반으로 희망 형태(실시권·공동연구 등)를 협의합니다.
기술지도·후속
도입 초기 기술지도, 필요 시 후속 공동연구·정부과제 연계까지 진행합니다.
특허 정보
메시지 ID 시퀀스를 활용한 무인 이동체 이상 탐지 모델
10-2021-0007599 (2021.01.19)
1020220071841 (2022.05.31)
1024763590000 (2022.12.06)
김휘강, 유정도, 정성훈, 박은지, 서강욱, 류민수
고려대학교 산학협력단
고려대학교 산학협력단