RF 기반 드론 탐지기를 무력화하는 실전 적대적 I/Q 파형 공격

초록

본 논문은 드론의 RF 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환해 객체 탐지 모델에 적용하는 시스템을 목표로, I/Q 도메인에서 직접 설계한 클래스‑특정 보편적 적대 파형(CUAP)을 OTA(Over‑the‑Air)로 전송해 목표 드론 탐지를 크게 감소시키면서 정상 드론 탐지는 유지하는 최초의 물리적 공격을 제시한다.

상세 분석

이 연구는 기존 RF 적대 공격이 디지털 스펙트로그램 픽셀에 노이즈를 추가하는 방식에 머물러 OTA 구현 시 파형 변환, 동기화 오류, 하드웨어 제약 등 실용적 문제를 야기한다는 한계를 정확히 짚는다. 저자들은 이러한 문제를 회피하기 위해 복소 베이스밴드(I/Q) 영역에서 직접 파형을 최적화한다. 핵심 아이디어는 64 × 1024 샘플(64 프레임) 크기의 짧은 파형을 무작위 원형 이동(circular shift)으로 타임 도메인에 타일링하고, 이를 정규화해 신호 대 파형 비율(SPR)을 10 dB 이하로 제한함으로써 전력 제한과 동기화 요구를 최소화한다. 손실 함수는 두 부분으로 구성된다. 첫 번째는 목표 클래스(특정 드론)의 검출 신뢰도를 최소화하는 evasion loss이며, 두 번째는 비목표 클래스의 검출 결과를 원본과 크게 차이나지 않게 유지하는 protect loss이다. λ=2의 가중치를 두어 두 목표 사이의 균형을 조정한다. 학습 과정에서 매 반복마다 파형에 무작위 시프트를 적용해 비동기 전송 환경을 시뮬레이션하고, 최적화된 파형을 그대로 OTA 실험에 재사용한다.

실험은 2.45 GHz ISM 대역에서 4종류의 DJI 드론(Mavic 2 Zoom, Mavic Pro, Mavic Air, Matrice 600)을 사용해 진행되었다. 데이터는 차폐실에서 수집한 후, 다양한 채널 오프셋과 AWGN을 가미해 훈련·검증·테스트 셋으로 분할하였다. 대상 탐지 모델은 YOLOv5·v8·v9·v11과 Faster R‑CNN 등 5가지 객체 탐지 아키텍처이며, 각각을 드론 스펙트로그램에 맞게 미세조정했다.

디지털 평가에서는 화이트박스(WB), 그레이박스(GB), 클로즈드셋(CS), 블랙박스(BB) 네 가지 공격 지식 시나리오를 고려했으며, 특히 CS(모든 대리 모델을 이용한 공동 최적화)에서 목표 클래스 AP가 거의 0에 수렴하면서 비목표 클래스 mAP는 0.9 이상 유지되는 것을 확인했다. 물리적 OTA 실험에서는 3 m~7 m 거리에서 목표 클래스에 대한 Missed Detection Rate(MDR)가 70 %~100 %에 달했으며, 비목표 클래스는 5 % 이하로 낮게 유지돼 실제 환경에서도 공격 효과가 입증되었다. SPR을 10 dB 이하로 제한했음에도 파형은 표준 RF 체인에 무리 없이 삽입될 수 있었으며, 전력 소비와 신호 간섭 측면에서도 실용성을 보였다.

이 논문은 (1) 이미지 기반 RF 객체 탐지 모델에 대한 최초 물리적 적대 공격, (2) I/Q 도메인 직접 최적화를 통한 전송 가능 파형 설계, (3) 다양한 모델·채널·거리 조건에서의 높은 전이성 및 비동기성 확보라는 세 가지 주요 기여를 제시한다. 또한, 기존 디지털‑전용 공격이 OTA 환경에서 거의 무효화되는 문제를 해결함으로써 RF 기반 보안 시스템의 취약점을 실제적으로 드러낸다. 향후 연구는 다중 파형 동시 전송, 적대 파형 검출 방어, 그리고 다른 주파수 대역·통신 프로토콜에 대한 일반화 등을 탐구할 여지를 남긴다.