2018.11.09

가짜 데이터가 IoT 보안에 ‘문제’가 되는 이유

Dan Swinhoe | CSO

데이터는 사물인터넷(IoT)의 ‘힘’이다. 수십 억 개의 장치가 시스템에 테라바이트급 데이터를 공급, 실패를 예측하고, 도시와 건물을 제어하고, 심지어 자동차를 주행시킨다. 인터넷에 연결된 사물들이 가득한 세상에서 안전을 유지하려면, 이들 장치가 제공하는 데이터를 신뢰할 수 있어야 한다. 그러나 악의적 행위자(악당)가 물리적 피해를 초래하기 위해 집어넣은 가짜 정보가 있다면 어떤 일이 일어날까?



IoT 보안이 미흡해 가짜 정보가 유입될 가능성이 존재
시장 조사 및 분석 기관에 따라 차이가 있기는 하지만, 앞으로 몇 년 뒤 우리가 사용할 연결된 장치의 수는 200억 개에서 1,000억 개에 달할 전망이다. 하지만 IoT 보안은 여전히 미흡하며, IoT 맬웨어는 갈수록 정교해지고 있는 실정이다.

미라이(Mirai) 봇넷은 보안성이 취약한 수 많은 프린터, IP카메라, 가정용 게이트웨이, 베이비 모니터를 악용한 DDoS 공격으로 인터넷을 초토화시켰다. 여기에 더해, 암호화폐 채굴, 맬웨어 전송, 일반적인 DDoS 공격 등에 목적을 둔 다양하고 새로운 IoT 맬웨어 변종이 꽤 빈번하게 새로이 발견되고 있는 실정이다.

공격자가 단순히 장치를 탈취하는 데 그치지 않고, IoT 장치에서 수집되는 데이터를 조작하면 어떤 일이 일어날까? 가트너는 2020년이 되면 범죄에 사용할 수 있도록 가짜 센서 데이터, 비디오 데이터를 판매하는 ‘암시장’의 규모가 50억 달러를 넘어설 것으로 내다보고 있다. 가트너의 테드 프리드먼 VP 겸 수석 애널리스트는 “가짜 센서 및 비디오 데이터 ‘암시장’은 데이터가 침해되거나, 잘못되거나 일부러 조작한 데이터로 대체될 수 있음을 알려준다”라고 말했다.

프리드먼은 CSO들을 대상으로 한 보고서에서 이런 데이터를 취급하는 ‘암시장’이 아직은 형성되지 않은 단계라고 설명했다. 여기에 관심을 보이는 범죄자가 아직 없지만, 이와 관련된 중대한 위협이 존재하지 않는다는 의미는 아니다. 보안 연구원들은 정기적으로 IoT 장치에서 새로운 취약점, 약점, 문제점을 발견하고 있다. 가짜 데이터나 조작된 데이터가 관여된 공격에 대한 증거도 발견한다. 실제 알려진 가짜 데이터 공격 사례도 등장했다.

가짜 IoT 데이터가 초래할 수 있는 피해
MitM(중간자 공격)이나 FDI(가짜 데이터 주입)가 초래할 피해의 규모와 범위는 관련 장치가 위치한 산업과 장치에 따라 달라질 수 있다. 헬스케어(의료 및 건강, 의료보험) 산업을 예로 들면, 피트니스 트래커가 조작되는 바람에 보험 요율이 바뀌는 문제가 발생할 수 있다.

더 심각한 사례도 있을 수 있다. 연결된 장치의 데이터가 수정된 결과, 환자가 잘못된 치료나 약을 처방 받게 될 수도 있다. 지난해 40만 개가 넘는 페이스메이커(심장 박동 조절기)가 펌웨어 업데이트를 위해 리콜된 일이 있었다. 공격으로 환자의 심장 박동이 ‘부적절하게 조절’될까 염려해 내려진 조치였다.

주로 예측 유지보수 및 관리에 IoT를 사용하는 석유 및 가스산업의 경우, 센서 조작이 장비의 실패나 고장을 초래하는 시나리오가 가능하다. 제조업에서는 프로세스 자동화에 사용되는 센서가 조작될 경우, JIT 생산 라인에 방해나 병목이 발생하거나, 화학 반응 관련 공정이 무용지물이 되는 문제가 발생할 수 있다. 또는 이런 문제로 인해 결국 불량 제품이 생산되는 문제가 발생할 수 있다.

최근 IBM이 스마트 도시 인프라를 조사해 발표한 보고서에 따르면, ‘제로데이 취약점이 아주 위험한 결과로 이어질 가능성이 있다. IBM X-포스 레드의 연구 책임자인 다니엘 크라울리는 보고서에서 “공격자가 수위(수량) 센서의 반응을 조작, 홍수가 없는 지역에 홍수가 났다고 알려 불필요한 공포, 주민 소개 등 불안정을 초래할 수도 있다”라고 지적했다.

그는 “또 건물의 알람을 울리거나, 오디오 센서에서 ‘총소리’ 사운드가 감지된 것처럼 조작해 광범위한 지역에 더 큰 공포와 불안정을 초래할 수 있을 것이다. 농업 부문을 예로 들 경우, 이런 센서가 조작되는 바람에 특정 농가, 또는 전체 농경지에 돌이킬 수 없는 피해가 발생할 수도 있다”라고 덧붙였다.

실제 이런 일이 일어난 것으로 의심되는 사례도 있다. 해운 산업에서 발생한 GPS 스푸핑 및 가짜 센서 데이터 관련 사례이다. 지난 해, 흑해를 항해 중인 선박 20척의 GPS 시스템이 공격받으면서, 통상 ‘몇 미터’에 불과한 오차가 25 노트 마일로 벌어지는 일이 있었다.

이보다는 덜 ‘재앙적’인 사례도 있다. 머신러닝 모델 트레이닝에는 많은 데이터가 필요하다. 적법한 데이터 세트를 사용하는 경우에도 머신러닝 시스템에서 인종 차별 및 성 차별을 없애기 아주 어렵다. 그런데 데이터 세트가 조작될 경우 더 중대한 피해가 발생할 수 있다. 연구원들은 이미 머신러닝 시스템이 아주 효과적인 시스템이 되기 전에, 공격자들이 머신러닝 모델이나 신경망을 침해하고, 데이터를 오염시킬 수 있는 시나리오들을 조사하고 있다.

미래에 기업들은 네트워크를 확장하고, IoT 데이터를 파트너 네트워크로 공급하거나 공개 데이터 스트림을 만들게 될 것이다. 이 경우, 데이터 검증과 신뢰가 지금보다 훨씬 더 중요해질 것이다. 기업 신뢰와 평판을 해칠 수 있기 때문이다.

가트너의 프리드먼은 “’공유’가 확대되면서 이런 가짜 데이터가 타인이나 타사의 운영 환경에 주입될 수 있다. 이런 측면에서 미래에는 센서 데이터에 대한 품질 관리가 지금보다 훨씬 더 중요해질 전망이다”라고 강조했다.

포착하기도 힘들고, 수도 많은 IoT 공격 벡터들
IoT 데이터 스트림을 조작하거나 오염시킬 방법이 아주 많다. 공격 표면이 아주 크기 때문이다. 센서를 직접 공격하는 것은 확장(확대)이 가장 힘든 방식이지만, 동시에 포착과 방어가 가장 힘든 방식이다. 중앙 데이터 스토어를 공격하는 방식은 확장(확대)이 가장 용이하다. 또 가장 값진 표적을 대상으로 하는 공격이다. 그러나 공격은 가장 어렵고, 방어는 가장 쉬운 방식이다. 이 중간도 있다. 공격자들은 장치를 해킹해 전송하는 데이터를 변경하고, 네트워크에 가짜 장치를 추가해 자신이 만든 가짜 데이터 스트림을 종단의 처리 장치로 보낼 수 있다.

메릴랜드 대학(University of Maryland)의 야세르 슈크리 조교수는 다양한 프레젠테이션에서 IoT 네트워크를 공격하는 여러 방법들을 소개하고 있다. 그는 “전체 시스템에서 가장 취약한 구성 요소가 센서이다. 정보 자체를 침해하거나, 네트워크에 가짜 센서를 추가시킬 수 있다. 아주 해결하기 어려운 문제이다. 문제는 ‘중복성’이 충분하지 않다는 것이다. ‘중복성'이 충분하지 않은 경우, 몇몇 센서를 공격해 특정 네트워크에서 나오는 전체 정보를 훼손시킬 수 있다”라고 지적했다.

슈크리 교수는 여러 공격 방법을 제시했다. 전자석 액츄에이터를 사용해 차량의 자동 제동 시스템을 침해하는 공격, 드론의 자이스크로프를 방해하는 공격, 도로를 주행하는 여러 차량을 스푸핑 해 V2I(차량-인프라) 시스템을 공격하는 공격, 실제는 없는 차량으로 가상의 교통 정체를 초래하는 공격 등을 예로 들 수 있다. 그는 “센서 정보를 조작할 경우, 스마트 도시 인프라 전체에 교통 혼란을 초래할 수도 있다”라고 말했다.


2018.11.09

가짜 데이터가 IoT 보안에 ‘문제’가 되는 이유

Dan Swinhoe | CSO

데이터는 사물인터넷(IoT)의 ‘힘’이다. 수십 억 개의 장치가 시스템에 테라바이트급 데이터를 공급, 실패를 예측하고, 도시와 건물을 제어하고, 심지어 자동차를 주행시킨다. 인터넷에 연결된 사물들이 가득한 세상에서 안전을 유지하려면, 이들 장치가 제공하는 데이터를 신뢰할 수 있어야 한다. 그러나 악의적 행위자(악당)가 물리적 피해를 초래하기 위해 집어넣은 가짜 정보가 있다면 어떤 일이 일어날까?



IoT 보안이 미흡해 가짜 정보가 유입될 가능성이 존재
시장 조사 및 분석 기관에 따라 차이가 있기는 하지만, 앞으로 몇 년 뒤 우리가 사용할 연결된 장치의 수는 200억 개에서 1,000억 개에 달할 전망이다. 하지만 IoT 보안은 여전히 미흡하며, IoT 맬웨어는 갈수록 정교해지고 있는 실정이다.

미라이(Mirai) 봇넷은 보안성이 취약한 수 많은 프린터, IP카메라, 가정용 게이트웨이, 베이비 모니터를 악용한 DDoS 공격으로 인터넷을 초토화시켰다. 여기에 더해, 암호화폐 채굴, 맬웨어 전송, 일반적인 DDoS 공격 등에 목적을 둔 다양하고 새로운 IoT 맬웨어 변종이 꽤 빈번하게 새로이 발견되고 있는 실정이다.

공격자가 단순히 장치를 탈취하는 데 그치지 않고, IoT 장치에서 수집되는 데이터를 조작하면 어떤 일이 일어날까? 가트너는 2020년이 되면 범죄에 사용할 수 있도록 가짜 센서 데이터, 비디오 데이터를 판매하는 ‘암시장’의 규모가 50억 달러를 넘어설 것으로 내다보고 있다. 가트너의 테드 프리드먼 VP 겸 수석 애널리스트는 “가짜 센서 및 비디오 데이터 ‘암시장’은 데이터가 침해되거나, 잘못되거나 일부러 조작한 데이터로 대체될 수 있음을 알려준다”라고 말했다.

프리드먼은 CSO들을 대상으로 한 보고서에서 이런 데이터를 취급하는 ‘암시장’이 아직은 형성되지 않은 단계라고 설명했다. 여기에 관심을 보이는 범죄자가 아직 없지만, 이와 관련된 중대한 위협이 존재하지 않는다는 의미는 아니다. 보안 연구원들은 정기적으로 IoT 장치에서 새로운 취약점, 약점, 문제점을 발견하고 있다. 가짜 데이터나 조작된 데이터가 관여된 공격에 대한 증거도 발견한다. 실제 알려진 가짜 데이터 공격 사례도 등장했다.

가짜 IoT 데이터가 초래할 수 있는 피해
MitM(중간자 공격)이나 FDI(가짜 데이터 주입)가 초래할 피해의 규모와 범위는 관련 장치가 위치한 산업과 장치에 따라 달라질 수 있다. 헬스케어(의료 및 건강, 의료보험) 산업을 예로 들면, 피트니스 트래커가 조작되는 바람에 보험 요율이 바뀌는 문제가 발생할 수 있다.

더 심각한 사례도 있을 수 있다. 연결된 장치의 데이터가 수정된 결과, 환자가 잘못된 치료나 약을 처방 받게 될 수도 있다. 지난해 40만 개가 넘는 페이스메이커(심장 박동 조절기)가 펌웨어 업데이트를 위해 리콜된 일이 있었다. 공격으로 환자의 심장 박동이 ‘부적절하게 조절’될까 염려해 내려진 조치였다.

주로 예측 유지보수 및 관리에 IoT를 사용하는 석유 및 가스산업의 경우, 센서 조작이 장비의 실패나 고장을 초래하는 시나리오가 가능하다. 제조업에서는 프로세스 자동화에 사용되는 센서가 조작될 경우, JIT 생산 라인에 방해나 병목이 발생하거나, 화학 반응 관련 공정이 무용지물이 되는 문제가 발생할 수 있다. 또는 이런 문제로 인해 결국 불량 제품이 생산되는 문제가 발생할 수 있다.

최근 IBM이 스마트 도시 인프라를 조사해 발표한 보고서에 따르면, ‘제로데이 취약점이 아주 위험한 결과로 이어질 가능성이 있다. IBM X-포스 레드의 연구 책임자인 다니엘 크라울리는 보고서에서 “공격자가 수위(수량) 센서의 반응을 조작, 홍수가 없는 지역에 홍수가 났다고 알려 불필요한 공포, 주민 소개 등 불안정을 초래할 수도 있다”라고 지적했다.

그는 “또 건물의 알람을 울리거나, 오디오 센서에서 ‘총소리’ 사운드가 감지된 것처럼 조작해 광범위한 지역에 더 큰 공포와 불안정을 초래할 수 있을 것이다. 농업 부문을 예로 들 경우, 이런 센서가 조작되는 바람에 특정 농가, 또는 전체 농경지에 돌이킬 수 없는 피해가 발생할 수도 있다”라고 덧붙였다.

실제 이런 일이 일어난 것으로 의심되는 사례도 있다. 해운 산업에서 발생한 GPS 스푸핑 및 가짜 센서 데이터 관련 사례이다. 지난 해, 흑해를 항해 중인 선박 20척의 GPS 시스템이 공격받으면서, 통상 ‘몇 미터’에 불과한 오차가 25 노트 마일로 벌어지는 일이 있었다.

이보다는 덜 ‘재앙적’인 사례도 있다. 머신러닝 모델 트레이닝에는 많은 데이터가 필요하다. 적법한 데이터 세트를 사용하는 경우에도 머신러닝 시스템에서 인종 차별 및 성 차별을 없애기 아주 어렵다. 그런데 데이터 세트가 조작될 경우 더 중대한 피해가 발생할 수 있다. 연구원들은 이미 머신러닝 시스템이 아주 효과적인 시스템이 되기 전에, 공격자들이 머신러닝 모델이나 신경망을 침해하고, 데이터를 오염시킬 수 있는 시나리오들을 조사하고 있다.

미래에 기업들은 네트워크를 확장하고, IoT 데이터를 파트너 네트워크로 공급하거나 공개 데이터 스트림을 만들게 될 것이다. 이 경우, 데이터 검증과 신뢰가 지금보다 훨씬 더 중요해질 것이다. 기업 신뢰와 평판을 해칠 수 있기 때문이다.

가트너의 프리드먼은 “’공유’가 확대되면서 이런 가짜 데이터가 타인이나 타사의 운영 환경에 주입될 수 있다. 이런 측면에서 미래에는 센서 데이터에 대한 품질 관리가 지금보다 훨씬 더 중요해질 전망이다”라고 강조했다.

포착하기도 힘들고, 수도 많은 IoT 공격 벡터들
IoT 데이터 스트림을 조작하거나 오염시킬 방법이 아주 많다. 공격 표면이 아주 크기 때문이다. 센서를 직접 공격하는 것은 확장(확대)이 가장 힘든 방식이지만, 동시에 포착과 방어가 가장 힘든 방식이다. 중앙 데이터 스토어를 공격하는 방식은 확장(확대)이 가장 용이하다. 또 가장 값진 표적을 대상으로 하는 공격이다. 그러나 공격은 가장 어렵고, 방어는 가장 쉬운 방식이다. 이 중간도 있다. 공격자들은 장치를 해킹해 전송하는 데이터를 변경하고, 네트워크에 가짜 장치를 추가해 자신이 만든 가짜 데이터 스트림을 종단의 처리 장치로 보낼 수 있다.

메릴랜드 대학(University of Maryland)의 야세르 슈크리 조교수는 다양한 프레젠테이션에서 IoT 네트워크를 공격하는 여러 방법들을 소개하고 있다. 그는 “전체 시스템에서 가장 취약한 구성 요소가 센서이다. 정보 자체를 침해하거나, 네트워크에 가짜 센서를 추가시킬 수 있다. 아주 해결하기 어려운 문제이다. 문제는 ‘중복성’이 충분하지 않다는 것이다. ‘중복성'이 충분하지 않은 경우, 몇몇 센서를 공격해 특정 네트워크에서 나오는 전체 정보를 훼손시킬 수 있다”라고 지적했다.

슈크리 교수는 여러 공격 방법을 제시했다. 전자석 액츄에이터를 사용해 차량의 자동 제동 시스템을 침해하는 공격, 드론의 자이스크로프를 방해하는 공격, 도로를 주행하는 여러 차량을 스푸핑 해 V2I(차량-인프라) 시스템을 공격하는 공격, 실제는 없는 차량으로 가상의 교통 정체를 초래하는 공격 등을 예로 들 수 있다. 그는 “센서 정보를 조작할 경우, 스마트 도시 인프라 전체에 교통 혼란을 초래할 수도 있다”라고 말했다.


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