부분적으로 공격이 없는 데이터를 이용한 센서 공격 탐지 및 식별

초록

본 논문은 연속적인 공격‑무료 구간을 포함하는 데이터셋에서, 작은 가우시안 워터마크 입력을 활용해 모델 없이 센서 공격을 탐지하고 침해된 센서 집합을 식별하는 방법을 제시한다. 공격‑무료 구간이 충분히 길면 센서가 전부 손상된 경우에도 검출·식별이 가능함을 이론적으로 증명하고, 실험을 통해 유효성을 확인한다.

상세 분석

이 연구는 전통적인 모델 기반 보안 기법이 요구하는 정확한 시스템 모델이 없을 때도 적용 가능한 데이터‑드리븐 프레임워크를 제안한다. 핵심 가정은 (1) 시스템이 제어 가능하고 관측 가능하다는 점, (2) 제어 입력에 i.i.d. 가우시안 워터마크 신호를 작은 분산으로 추가한다는 점, (3) 공격자는 시스템 상태·입력·출력을 완전히 알지만, 데이터 전체가 아닌 연속적인 구간 K₀=