AutoCrypt E2E Cybersecurity for ADS Safety, 아우토크립트가 제시하는 자율주행 사이버보안 전략
아우토크립트의 E2E(End-to-End) Cybersecurity는 자율주행 시스템의 안전성을 위해 자동차제작사,자율주행 기업, 운송플랫폼사, 보험사 등 자율주행 생태계 전 계층에 걸친 구조적 체계로 사이버보안을 정의한 통합적 접근 방식을 제안한다.
서론
자율주행 시스템(ADS: Autonomous Driving System)은 차량이 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인지하고 판단하여 스스로 주행하는 기술로, 인공지능(AI), 센서 융합, 고성능 컴퓨팅, 통신 기술이 결합된 대표적인 융합 산업이다. 자율주행 차량은 카메라, 레이더(Radar), 라이다(LiDAR) 등 다양한 센서를 통해 도로 상황과 객체를 실시간으로 인식하고, 이를 기반으로 경로를 계획하며 차량을 제어한다. 이러한 기술은 교통사고 감소, 교통 효율성 향상, 이동 약자 지원 등 다양한 사회 경제적 가치를 창출할 것으로 기대되며, 자동차 산업을 단순한 이동 수단에서 지능형 모빌리티 서비스로 전환시키는 핵심 동력으로 평가된다. 자율주행 기술의 발전은 차량의 전동화(Electrification)와
소프트웨어 정의 차량(SDV: Software Defined Vehicle)으로의 진화를 동반한다. 이에 따라 차량 내부 네트워크와 외부 인프라 간의 연결성이 급격히 증가하고 있으며, 차량은 더 이상 폐쇄된 시스템이 아닌 외부와 지속적으로 데이터를 주고받는 개방형 CPS(Cyber-Physical System) 플랫폼으로 변화하고 있다. 확장된 연결성은 자율주행의 핵심 요소이지만 동시에 새로운 사이버 위협의 공격 표면을 확대시키는 요인이 된다.
이러한 맥락에서 사이버보안은 자율주행의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 필수 요소로 부각된다. 전통적인 자동차에서의 사이버보안 위협이 비교적 제한적이었다면, 자율주행 차량에서는 해킹을 통한 원격 제어, 센서 데이터 위·변조, 통신 채널 공격, 소프트웨어 취약점 악용 등이 실제 물리적 안전사고로 이어질 수 있다. 특히 Physical AI 개념이 적용된 자율주행 시스템은 AI가 센서와 액추에이터를 통해 현실 세계와 직접 상호작용하기 때문에, 사이버 공격이 곧바로 차량의 물리적 동작으로 연결된다는 점에서 위험성이 크다. 예를 들어, 공격자가 차량 제어 시스템에 침입해 가속, 제동, 조향을 조작하거나 센서 데이터를 교란하면, 자율주행 AI는 잘못된 판단을 내리고 사고로 이어질 수 있다. 자율주행 기술의 성공적인 상용화와 대중적 수용을 위해서는 운행 기술의 완성도뿐 아니라 사이버보안에 대한 신뢰 확보가 선행되어야 한다. 사이버보안은 선택적 요소가 아닌 자율주행 시스템의 안전성과 직결된 핵심 기반이며, 이를 간과할 경우 단일 사고가 산업 전체에 대한 신뢰 붕괴로 이어질 수 있다. 따라서 자율주행 생태계 전반에서 보안을 핵심 설계 원칙으로 반영하고, 기술적 대응과 제도적 대응을 병행하는 것이 필수적이다.
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