차량 사이버보안의 군 적용 필요성 연구

조경민 국방보안연구소 2023 국방과 보안 Vol.5 No.2

군 사이버환경은 국내, 외 발전현황에 발맞추어 발전되고 있다. 특히 다양한양상의 사이버위협에 대한 대응 역량을 강화하고 있다. 최초 차량 대상사이버공격 가능성이 식별된 후 해킹 사례가 빈번히 발생하여 기하급수적 피해가발생하고 있다. 이에 전 세계적으로 차량 내부 정보통신망을 공격으로부터보호하기 위한 차량 사이버보안에 대한 필요성이 대두되었다. 국내에서는국토교통부 및 한국인터넷진흥원을 중심으로 가이드라인, 보안모델 등으로안전한 차량의 제작을 보장하고자 하며, 국외에서는 사이버보안 관리체계를중심으로 유럽 및 주요 협약국에서 인증 차량만이 개발될 수 있도록 제한하고있다. 군용차량은 다양한 환경 및 임무에 따라 사용되며, 미래 전장 대비인공지능(AI)이 적용되어 고도화되고 있다. 차량을 활용한 임무 수행 시 전투력보장을 위하여 군용 차량 개발 및 공급 이전 단계에서의 사이버보안 적용필요성을 제시한다. The military cyber environment is developing in line with domestic and international developments. In particular, we are strengthening our capabilities to respond to various types of cyber threats. After the possibility of a cyber attack targeting vehicles was first identified, hacking cases have occurred frequently, causing exponential damage. Accordingly, the need for vehicle cybersecurity to protect the vehicle's internal information and communication network from attacks has emerged worldwide. Domestically, we aim to ensure the production of safe vehicles through guidelines and security models centered on the Ministry of Land, Infrastructure and Transport and the Korea Internet & Security Agency. Overseas, we aim to ensure that only certified vehicles are developed in Europe and major contracting countries, focusing on the cybersecurity management system. It is limited. Military vehicles are used in a variety of environments and missions, and are being advanced with the application of artificial intelligence (AI) to prepare for future battlefields. In order to guarantee combat power when performing missions using vehicles, the necessity of applying cybersecurity at the stage prior to the development and supply of military vehicles is presented.

디지털 기반의 국방보안 원격교육 활성화 방안

손창근 국방보안연구소 2022 국방과 보안 Vol.4 No.1

The necessity of practical education and exercise based on strong military spirit of soldiers and solid stance on national security and patriotism grows in the future. This results from changes in national defense environment, which includes expansion in battlefield, transformation in battlefield development pattern and decline in manpower available. In this sense, Ministry of National Defense tries to make a shift into digital-based education and exercise system. This includes designing digital-based scientific exercise and applying the latest educational techniques, such as interaction-oriented metaverse that Millennial soldiers prefer, in order to boost their mental strength. Despite this trend, however, digital-based defense security remote education still remains underdeveloped except for remote education contents for defense security managers. This paper proposes measures to make the most of the defense remote education infrastructure in two different levels; M-mooc will be in major usage for educating executive members, whilst education for private soldiers will be carried out by Defense IPTV. This also suggests to use defense mobile security program for mobile security education for soldiers. This paper proposes to found Defense Integrated Security Education Support Center in Defense Security Institute (DSI) of DSSC to serve as a 'control tower' for overall Defense Security Education.

국방 IoT의 사이버보안 강화를 위한 침입탐지 모델 제안

김종국,김한석,이지구,이수진 국방보안연구소 2023 국방과 보안 Vol.5 No.2

IoT 기술은 민간 및 국방 분야에서 매우 광범위하게 활용되고 있다. 특히 국방분야에서는 IoT 기술이 전장에서의 상황인식 개선을 위한 핵심 기반기술로 부각되면서 관련 기술개발 및 적용을위한 다양한 시도가 전개되고 있다. 그러나 IoT 기술의 확대 적용과 함께 새로운 사이버위협도획기적으로 증가하고 있고 다양한 피해가 발생하고 있어 IoT 환경에 대한 사이버보안 강화 차원의 대책이 시급하게 마련되어야 한다. 이에 본 연구에서는 국방 IoT 환경에서 활용 가능한 인공지능 기술 기반의 침입탐지 모델을 2가지 형태로 구분하여 제시하였다. 첫 번째 모델은 IoT 환경의 자원제약적 특성을 고려하여 경량화에 중점을 둔 모델로서, 특성 추출 기법인 LDA를 통해모델에 입력되는 특성의 차원을 축소하고 Gradient Boosting 계열의 모델 중 가장 빠르고 경량화된 LightGBM 모델로 침입탐지를 수행한다. 두 번째 모델은 모델 구축 및 유지보수의 용이성보장에 중점을 두고 설계된 모델로서, 자연어처리를 기반으로 다양한 특성을 하나의 문장으로병합해 데이터 전처리를 획기적으로 간소화하면서 언어모델인 BERT 모델로 침입탐지를 수행한다. 두 모델에 대한 성능평가는 현재 국방 IoT 환경에서 실제로 사용되고 있는 MQTT 프로토콜을 기반으로 생성된 데이터세트인 MQTTset를 활용하였다.실험 결과 LDA와 LightGBM 결합모델은 이진분류 정확도 99.08%, F1_Score 99.07%, 다중분류에서는 정확도 99.76%, F1_Score 97.42%를 달성하였다. BERT 모델은 이진분류 정확도 99.96%, 다중분류 정확도99.6%를 달성하였고, F1_Score는 모두 100%로 나타나 선행연구보다 전반적으로 향상되었다. 그리고 모델 구축 및 침입탐지에 소요되는 시간 역시 단축됨을 확인하였다.

BGP 데이터의 기계학습 분석을 통한 적대세력 사이버 활동탐지

박한솔,정재영,이재연,신동일,신동규 국방보안연구소 2022 국방과 보안 Vol.4 No.2

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며, 그 영향으로 국가 기관에막대한 피해가 발생하고 있다. 이에 따라, 美, 국방부는 사이버 공간을 전장으로규정하며, 민간과 군대가 연계하여 사이버 공격을 방어하기 위한 연구에천문학적인 투자를 하고 있다. 적대세력의 사이버 공격의 피해를 최소화하기위해서 그들의 사이버 활동을 탐지하여 이상징후로 분류할 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 적대세력의 사이버 공격을 탐지하고 대응하기 위해, 사이버활동을 패턴을 오토인코더에 학습시켜 탐지하는 시스템을 제안한다. 본연구에서는 적대세력의 사이버 활동 정보가 저장된 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 오토인코더에 학습시켰다. 그 결과로 적대세력의 사이버활동탐지 정확도는 93.4%, F1-점수(score)는 91%의 성능을 보였다. 이를 통해사이버 공격에 대한 탐지 및 대응에 도움이 될 것이라 기대된다.

전자파보안의 필요성과 우리 군의 대응방향 - ‘스마트국방혁신’의 성공을 보장하기 위한-

한상규 국방보안연구소 2021 국방과 보안 Vol.3 No.2

While the Korean military is promoting ‘Smart defense innovation’ in preparation for the 4th industrial revolution, various equipment and systems using electromagnetic spectrum such as 5G and IoT for hyper-connection is increasing. Due to this, as the electromagnetic environment becomes more complex, the threat of electromagnetic spectrum is also increasing, such as confusion/interference between commercial equipment and military equipment, or information leakage through electromagnetic spectrum that occur unintentionally. Therefore, we classified the electromagnetic spectrum threat into three types: information leakage(TEMPEST) due to leakage electromagnetic spectrum, side channel attack, and system attack using electromagnetic spectrum. As a result, through the case of the United States and Japan, which developed the security domain in terms of confidentiality, integrity, and availability of electromagnetic spectrum, the Korean military also identified the need to develop ‘Electromagnetic Spectrum Security’ as a separate security. Specifically, the necessity of developing countermeasures was presented through proposals for the institutionalization of ‘Electromagnetic Spectrum Security’, efforts to secure technologies, and the development of new MASINT.

작전보안이 확립된 연합작전을 위한 ‘국방 인공지능 전장소음 제거 모델’ 개발 및 제안

김주성,고성훈,김수현,조인휘 국방보안연구소 2022 국방과 보안 Vol.4 No.2

With the development of the 4th Industrial Revolution technology, the importance of secure communication using the wireless communication environment is increasing, and command and control is becoming more difficult as the weapon system is advanced and diversified. In addition, due to political and diplomatic issues, modern warfare is rarely waged by a single country alone, and is mostly carried out as a combined operation with other countries. To solve this problem, we utilize the Dual Signal Transformation LSTM Network technology to remove the battlefield noise in real time and deliver it to the receiver, and at the same time use the TTS technology to convert the voice into text and record it with the time to improve the battlefield situation. It is recorded automatically, and in the case of joint operations, related texts are translated and sent to the receiver using SST technology along with the original text to ensure smooth communication during wartime.

ChatAI를 활용한 軍의 보안교육 컨텐츠 게임툰 발전방안 연구

류중렬,홍석우,심충식,조해민,차영균 국방보안연구소 2023 국방과 보안 Vol.5 No.2

AI technology, which has been rapidly advanced in modern society, is gradually expanding its scope of use. In particular, with the announcement of ChatGPT, a generative AI, an atmosphere is being formed to review the applicability of AI technology in work in each field. In line with this social trend, the military has been striving to provide security education contents that meets the level of MZ generation soldiers, and has raised the need to prepare future-oriented contents incorporating AI into existing educational content. This study examines the possibility of AI utilization and development in the educational field under this background, and applies it to efficient educational content production plans and in-house application It aimed to analyze the considerations and present a content proposal that can be used in the mid-term to long-term. However, due to the current military security environment, commercial Internet is restricted, the military has complied with the requirement procedures set out in the military security-related regulations. And After establishing the military's own AI infrastructure, the functions reviewed in this study should be utilized.

美국방 사이버 인력 프레임워크(DCWF)의 국방 적용방안

오충만 국방보안연구소 2022 국방과 보안 Vol.4 No.2

지휘통신체계의 네트워크화가 됨에 따라 네트워크 기반의 사이버전문인력에 대한수요가 발생하고 있으며, 軍사이버전문인력의 대한 인력운용적인 측면에서의 인력관리모델의 필요성이 대두되었다. 현재 각 군은 사이버전문인력의 특기로 관리하고 있으나구체적인 인력 프레임워크가 제시되지 않았다. 사이버전을 주도하는 국방사이버전문인력의 인력운용의 기준이 되는 인력프레임워크가 필요한 것은 분명하나아직 정의 되지 않은 상황이다. 이에 軍사이버전문인력의 인력운용적인 측면에서의국방 적용 방안을 제시하고자 한다.

원격 무인 무기 체계 통신 보안을 위한 휘발성 스위치 소자 기반의 초고속 진난수생성기를 위한 연구

이승우 국방보안연구소 2022 국방과 보안 Vol.4 No.2

In this study, we analyzed the true random number generator (TRNG) using 2-terminal volatile threshold switch device for hardware-based scaling and ultra-fast TRNG military security systems. The key parameter for implementing ultra-fast TRNG is the Vth drift-free switching characteristics. The electrochemical metallization cells (ECM) and ovonic threshold switch (OTS)-based TS devices are not candidates for ultra-fast TRNG. In contrast, insulating-to-metal transition (IMT) with drift-free switching characteristics have very tight Vth variations, which easily results in deterministic switching. Therefore, this study successfully demonstrated the potential of ultra-fast TRNG (50 ns/bit) with large Vth variation and drift-free switching characteristics for future remote weapon hardware-based security applications

국방사회조사에 적용 가능한 기계학습 기반 선택적 재현 데이터 생성 연구

신우영,김동민,남보배 국방보안연구소 2022 국방과 보안 Vol.4 No.2

Survey data from troops and people have a primary role in policy research of the creation of national defense policy. However, the original data has not been released yet. It may be difficult for responders to convey their true feelings if there are concerns about the loss of personal information or sensitive data and the possibility of harmful usage. As a manager, it will take a passive attitude. To address this problem, this study aims to introduce a method of generating synthetic data that can create policy decisions or various values without providing original data while maintaining the relationship between variables of the original data.