실주행 차량 데이터셋, 세계 보안 학술대회 수상
핵심 요약
고려대와 국민대 공동 연구팀이 USENIX VehicleSec 2026 최우수 아티팩트상을 받았다. 실주행 차량의 세 내부 네트워크를 동시에 수집·동기화한 AutoHack Dataset이 수상 대상이다. 데이터셋과 벤치마크 코드는 제노도에 무료로 공개됐다.
고려대학교 해킹대응기술연구실과 국민대학교 모빌리티 사이버보안연구실이 공동으로 이끈 연구팀이 미국 메릴랜드주 볼티모어에서 이틀간 열린 ‘USENIX VehicleSec 2026’에서 최우수 아티팩트상을 받았다. 차량 사이버보안 분야의 주요 국제 학술 행사에서 실주행 차량을 기반으로 구축한 연구 자료의 품질과 신뢰성을 인정받은 결과다.
수상 대상은 실제 도로를 달리는 차량에서 수집한 사이버보안 데이터셋 ‘AutoHack Dataset’이다. 연구팀은 차량 내부의 세 개 네트워크에서 데이터를 동시에 확보하고, 각 통신 흐름을 마이크로초 단위로 동기화했다. 이를 통해 네트워크 사이의 상호작용과 공격이 다른 망으로 확산하는 과정을 살필 수 있도록 설계했다. 인공지능 보안 시스템이 정상 운행 중 발생하는 통신과 악의적인 공격을 구별하는 데 활용할 수 있다.
연구 성과는 ‘AutoHack: A Physically Verified Multi-Bus CAN Dataset for Intrusion Detection System Evaluation’ 논문에 담겼다. 기존 차량 보안 데이터셋은 시뮬레이션 환경이나 단일 차량 내부 네트워크에서 수집된 경우가 많아, 예측하기 어렵고 불규칙한 통신이 자주 나타나는 실제 주행 환경을 충분히 반영하기 어려웠다. 이번 연구는 여러 차량 네트워크의 통신을 함께 기록해 이러한 한계를 보완했다.
해당 논문은 학술대회의 아티팩트 평가에서 개방성·기능성·재현성 등 세 부문 인증을 모두 획득한 뒤 최우수 아티팩트상에 선정됐다. 데이터셋은 실제 차량을 사용하는 국내 유일의 차량 해킹·방어 대회 ‘AutoHack 2025’에서도 검증돼 실용성을 확인했다. 자료와 벤치마크 코드는 연구 공유 플랫폼 제노도에서 무료로 공개됐다. 김휘강 고려대 교수는 보안 대회가 유용한 데이터 공개와 후속 연구로 이어지는 선순환에 이번 성과가 기여할 것으로 기대했다.