차량 비정상 이벤트 탐지

실차량 환경에서 수집되는 다종 센서 데이터와 차량 네트워크 트래픽을 분석하여 비정상 이벤트와 사이버 공격을 탐지하는 연구입니다.

탐지 대상

• CAN 버스 메시지 인젝션 · 변조 공격
• 센서 스푸핑 (GPS · 카메라 · LiDAR 입력 조작)
• 인포테인먼트 시스템 비정상 동작
• 차량 제어 명령의 위협적 시퀀스

접근 방법

• 정상 주행 패턴의 통계적 · 딥러닝 모델 학습
• 실시간 이벤트 시계열 분석 및 이상치 탐지
• 다중 센서 융합으로 false positive 감소
• 드라이버에게 즉각 알림 및 V2N 기반 관제 서버 전송

본 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 보안성을 동시에 보장하는 핵심 기술로, 향후 차량 사이버보안 표준의 기반이 됩니다.