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가짜 데이터가 IoT 보안에 ‘문제’가 되는 이유

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...

가짜 센서 데이터 가짜 IoT 데이터 페이크 데이터

2018.11.09

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...

2018.11.09

열차 지연을 정시 운행으로 바꾼 지멘스 'IoT 데이터에서 해답 찾았다'

지멘스는 1879년 최초의 승객용 전기 기관차를 포함하여 약 150년 동안 열차를 개발했다. 하지만 최근의 트랙(Track) 혁신은 데이터 분석에 의한 것이었다. 열차와 트랙에 대한 정보를 분석하기 위해 센서를 사용하여 대응적인 철도 유지 방법에서 선제적인 철도 유지 방법으로 바꾸는 데 도움이 되었다. 진단 센서 데이터를 통해 부품의 상태를 평가함으로써 해당 기업은 고장이 발생할 가능성이 높을 때 패턴을 찾기 시작할 수 있다. 그러고 나서 지멘스는 실시간에 가깝게 정보를 모니터링함으로써 서비스가 중단되기 전에 신속하게 대응할 수 있다. 비정상이 감지되는 경우 점검을 위해 부품을 송달한다. 이 접근방식의 이점으로는 지연 감지, 마일리지 증가, 노동 비용 감소, 더욱 효율적인 유지보수 일정 관리가 있다. 이를 통해 지멘스는 고객에 추가적인 성과 기반 유지보수 계약을 제공할 수 있다. 트랙에 데이터 공학 적용하기 수년 전 독일의 기관차 공장에서 지멘스는 열차 부품과 철도 인프라의 고장을 예측하는 알고리즘을 구축하기 위해 데이터 과학자 및 엔지니어로 팀을 구성했다. 지멘스의 모빌리티 데이터 서비스 책임자 제라드 크레스는 <컴퓨터월드 UK>와의 인터뷰에서 “그 이유는 산업 데이터가 내재된 데이터와 다르게 작동하며 우리가 사용하는 많은 전통적인 분석 모델이 이 환경에서 잘 작동하지 않기 때문이다”고 밝혔다. 크레스는 “이런 부품은 자주 고장 나지 않기 때문에 이전보다 훨씬 높은 예측 정확도가 필요하다”고 덧붙였다. 지난 2년 동안만 하더라도 그의 팀은 새로운 수학적 접근방식에 대한 30개의 특허를 출원했다. 2013년, 지멘스는 이런 모델을 고급 데이터 분석 역량으로 개발하기 위해 빅데이터 업체 테라데이타를 찾았다. 지멘스는 데이터 웨어하우스, AD(Aster Directory) 분석 툴, 하둡용 장비를 아우르는 자체 버전의 테라데이타 UDA(Unified Data Archit...

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2017.10.27

지멘스는 1879년 최초의 승객용 전기 기관차를 포함하여 약 150년 동안 열차를 개발했다. 하지만 최근의 트랙(Track) 혁신은 데이터 분석에 의한 것이었다. 열차와 트랙에 대한 정보를 분석하기 위해 센서를 사용하여 대응적인 철도 유지 방법에서 선제적인 철도 유지 방법으로 바꾸는 데 도움이 되었다. 진단 센서 데이터를 통해 부품의 상태를 평가함으로써 해당 기업은 고장이 발생할 가능성이 높을 때 패턴을 찾기 시작할 수 있다. 그러고 나서 지멘스는 실시간에 가깝게 정보를 모니터링함으로써 서비스가 중단되기 전에 신속하게 대응할 수 있다. 비정상이 감지되는 경우 점검을 위해 부품을 송달한다. 이 접근방식의 이점으로는 지연 감지, 마일리지 증가, 노동 비용 감소, 더욱 효율적인 유지보수 일정 관리가 있다. 이를 통해 지멘스는 고객에 추가적인 성과 기반 유지보수 계약을 제공할 수 있다. 트랙에 데이터 공학 적용하기 수년 전 독일의 기관차 공장에서 지멘스는 열차 부품과 철도 인프라의 고장을 예측하는 알고리즘을 구축하기 위해 데이터 과학자 및 엔지니어로 팀을 구성했다. 지멘스의 모빌리티 데이터 서비스 책임자 제라드 크레스는 <컴퓨터월드 UK>와의 인터뷰에서 “그 이유는 산업 데이터가 내재된 데이터와 다르게 작동하며 우리가 사용하는 많은 전통적인 분석 모델이 이 환경에서 잘 작동하지 않기 때문이다”고 밝혔다. 크레스는 “이런 부품은 자주 고장 나지 않기 때문에 이전보다 훨씬 높은 예측 정확도가 필요하다”고 덧붙였다. 지난 2년 동안만 하더라도 그의 팀은 새로운 수학적 접근방식에 대한 30개의 특허를 출원했다. 2013년, 지멘스는 이런 모델을 고급 데이터 분석 역량으로 개발하기 위해 빅데이터 업체 테라데이타를 찾았다. 지멘스는 데이터 웨어하우스, AD(Aster Directory) 분석 툴, 하둡용 장비를 아우르는 자체 버전의 테라데이타 UDA(Unified Data Archit...

2017.10.27

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