실차 보안 데이터셋, VehicleSec 2026 최고 평가
핵심 요약
고려대와 국민대 공동연구팀이 실차 기반 AutoHack Dataset으로 VehicleSec 2026 최우수 아티팩트상을 받았다. 차량 내부 통신망 3곳의 정상·공격 데이터를 마이크로초 단위로 동기화해 침입탐지 성능을 검증할 수 있게 했다. 데이터와 벤치마크 코드는 Zenodo에 공개됐으며 공개성·기능성·재현성 인증을 모두 획득했다.
고려대학교 정보보호대학원 김휘강 교수 연구팀과 국민대학교 전상훈 교수 연구팀이 실제 주행 차량의 통신과 공격 정보를 수록한 ‘AutoHack Dataset’을 개발했다. 공동연구팀은 지난 10~11일 미국 볼티모어에서 열린 차량 보안 국제학술대회 ‘USENIX VehicleSec 2026’에서 이 성과로 최우수 아티팩트상을 받았다.
AutoHack Dataset은 자동차에서 오가는 정상 통신과 해킹 공격 데이터를 함께 담아 인공지능 기반 침입탐지시스템의 성능을 평가하도록 설계됐다. 연구팀은 실제 차량의 C-CAN·P-CAN·B-CAN 등 내부 통신망 3곳에서 생성된 데이터를 마이크로초 단위로 동기화해 수집했다. 이에 따라 통신망 사이의 상호작용뿐 아니라 공격이 차량 내부에서 퍼지는 과정도 분석할 수 있다.
기존에 공개된 차량 보안 데이터의 상당수는 시뮬레이션 환경이나 단일 CAN 통신망을 토대로 만들어져 실제 자동차의 복잡한 통신 양상을 충분히 반영하기 어려웠다. 새 데이터셋에는 일정한 주기로 발생하지 않는 비주기 통신까지 포함됐다. 기존 침입탐지 모델이 실제 차량 환경에서도 정상적으로 작동하는지 검증할 수 있도록 현실성을 높인 것이 특징이다.
이 데이터셋은 자동차 해킹·방어 경진대회 ‘AutoHack 2025’에서 실제로 활용됐다. 관련 논문은 학회 심사에서 공개성·기능성·재현성 인증을 모두 획득했으며, 데이터와 벤치마크 코드는 학술정보 공유 플랫폼 ‘Zenodo’에 공개됐다. 김휘강 교수 연구팀은 차량용 침입탐지 분야에서 축적한 데이터셋을 토대로 경진대회 개최와 공개 데이터 확산, 후속 연구가 이어지는 연구 구조를 마련하는 데 이번 성과의 의미를 두고 있다.