협동 자동 주행을 위한 위험 평가

전 세계적인 투자와 차량 자동화의 최근 발전은 자율적이고 협동적인 자동 주행(AD)을 현실로 만들고 있습니다. 자동화된 차량은 이전보다 더 많은 전자 장치와 연결성을 포함할 뿐만 아니라, 주목할 만하게도 인지적인 환경 모니터링의 제어와 책임을 인간 운전사에서 로봇 시스템으로 전이하게 됩니다. 이전 연구는 비자동화 차량에 대한 보안 솔루션을 평가하고 제공했지만, AD의 보안적 의미에 대해서는 이해해야 할 것이 많습니다. 이 연구에서는 이러한 이해의 격차를 다루기 시작합니다. 이 논문은 자율적이고 협동적인 AD를 위한 위험 평가 프레임워크에 대해 보고합니다. 자동화된 차량을 위한 참고 아키텍처를 정의하기 위해 AD 연구의 최신 상태를 집계하고, 새로운 공격 표면과 데이터 흐름을 설명합니다. 기존의 자동차 위협 모델을 활용하여, 모든 자동화 수준에서 다양한 AD 응용 프로그램을 다룰 수 있는 새로운 응용 기반의 위협 열거 및 분석 접근 방식을 제안합니다. 우리는 예제 응용 프로그램 평가를 통해 이 프레임워크를 시연하고, 다른 응용 프로그램 분석에서 도출된 결과 및 보안 통찰력을 요약합니다. 이 프레임워크를 사용한 위험 평가 결과 및 향후 평가 결과는 생산 AD 시스템을 위한 보안 솔루션 및 보안 아키텍처 설계에 정보를 제공할 것입니다.