AI 로봇의 보안 문제와 이를 강화하기 위한 반도체 기반 솔루션

 

 

인공지능(AI) 로봇은 산업 자동화 및 헬스케어부터 스마트 홈 및 공공 안전에 이르기까지 우리 삶의 다양한 측면에 빠르게 통합되고 있습니다. 이들은 전례 없는 효율성, 편리성 및 기능을 약속하지만, 자율성과 연결성이 증가함에 따라 심각한 보안 취약점도 발생합니다. 손상된 AI 로봇은 데이터 유출, 물리적 피해, 중요 서비스 중단 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 AI 로봇의 견고한 보안을 보장하는 것은 단순한 선택 사항이 아니라 근본적인 필수 사항이며, 첨단 반도체 기술은 이러한 근본적인 신뢰를 구축하는 데 중추적인 역할을 합니다.

AI 로봇이 직면한 주요 보안 문제

하드웨어, 소프트웨어 및 네트워크 연결을 결합한 AI 로봇의 복잡한 특성은 여러 공격 벡터와 고유한 보안 문제를 야기합니다.

1. 사이버 공격 취약점

다른 연결된 장치와 마찬가지로 AI 로봇도 전통적인 사이버 공격에 취약합니다.

• 해킹 및 무단 접근: 악의적인 행위자는 로봇 시스템에 대한 제어권을 획득하여 무단 작동, 데이터 도난 또는 사보타주로 이어질 수 있습니다.
• 악성 코드 및 랜섬웨어: 로봇은 악성 소프트웨어에 감염되어 기능을 방해하거나 몸값을 요구하는 인질이 될 수 있습니다.
• 서비스 거부(DoS) 공격: 로봇의 통신 또는 처리 능력을 압도하면 로봇이 작동 불능 상태가 될 수 있으며, 이는 필수 서비스의 로봇에 특히 중요합니다.

2. 물리적 보안 위험

로봇의 물리적 구현은 소프트웨어 취약점을 넘어선 고유한 위험을 초래합니다.

• 물리적 조작 및 변조: 공격자는 로봇의 하드웨어 또는 센서를 물리적으로 변경하여 무결성 또는 의도된 기능을 손상시킬 수 있습니다.
• 인명 또는 재산 피해: 특히 산업 또는 공공 환경에서 하이재킹 되거나 오작동하는 로봇은 심각한 신체적 부상 또는 광범위한 재산 피해를 유발할 수 있습니다.

3. 데이터 프라이버시 및 기밀성 문제

AI 로봇은 개인 정보, 환경 스캔 및 운영 로그를 포함하여 방대한 양의 민감한 데이터를 수집하고 처리하는 경우가 많습니다.

• 민감한 데이터 노출: 침해는 헬스케어 로봇의 기밀 환자 데이터 또는 산업 로봇의 독점 제조 공정을 노출할 수 있습니다.
• 감시 및 프라이버시 침해: 카메라와 마이크를 장착한 로봇은 무단 감시를 위해 재활용되어 프라이버시 권리를 침해할 수 있습니다.

4. AI 특정 취약점 (적대적 공격)

AI 모델 자체는 새로운 공격 표면입니다.

• 적대적 예시: 특별히 제작된 입력은 AI 모델을 속여 객체를 잘못 분류하거나 잘못된 결정을 내리게 할 수 있으며, 이는 잠재적으로 위험한 결과(예: 자율 주행 차량이 정지 신호를 잘못 식별하는 경우)로 이어질 수 있습니다.
• 모델 오염: 공격자는 훈련 데이터 세트에 악성 데이터를 주입하여 AI 모델의 동작을 시간이 지남에 따라 미묘하게 손상시킬 수 있습니다.
• 모델 추출/역전: 공격자는 기본 AI 모델을 훔치거나 출력에서 민감한 훈련 데이터를 추론하려고 시도할 수 있습니다.

5. 공급망 및 수명 주기 보안

보안 취약점은 구성 요소 제조부터 배포 및 유지보수에 이르기까지 로봇 수명 주기의 모든 단계에서 발생할 수 있습니다.

• 하드웨어 백도어: 제조 중에 주입된 악성 구성 요소 또는 펌웨어는 숨겨진 접근 지점을 만들 수 있습니다.
• 안전하지 않은 업데이트: 손상된 소프트웨어 또는 펌웨어 업데이트는 취약점 또는 악성 코드를 유입할 수 있습니다.

AI 로봇 보안 강화를 위한 반도체 기반 솔루션

이러한 다각적인 위협에 대응하기 위해서는 견고하고 다층적인 보안 접근 방식이 필요하며, 첨단 반도체 솔루션이 신뢰의 기반을 형성합니다.

1. 하드웨어 신뢰점 (HRoT)

HRoT는 칩 내부에 변경 불가능한 신뢰의 기반을 구축합니다.

• 보안 부팅: 인증되고 변조되지 않은 펌웨어 및 소프트웨어만 로드되도록 보장하여 시작부터 악성 코드 실행을 방지합니다.
• 보안 키 저장: 암호화 및 인증에 필수적인 암호화 키는 변조 방지 하드웨어에 저장되어 추출하기가 매우 어렵습니다.
• 보안 펌웨어 업데이트: HRoT는 설치 전에 펌웨어 업데이트의 진위와 무결성을 확인하여 악성 업데이트를 방지합니다.

2. 신뢰 실행 환경 (TEE)

TEE는 주 프로세서 내에 격리된 보안 영역을 생성하여 민감한 데이터와 코드를 시스템의 나머지 부분으로부터 보호합니다.

• 기밀 AI 모델 실행: 중요한 AI 모델과 해당 데이터는 TEE 내에서 실행되어 외부 공격으로부터 보호되고 추론 중 무결성 및 기밀성을 보장합니다.
• 보안 데이터 처리: 민감한 센서 데이터 또는 개인 정보는 TEE 내에서 처리되어 무단 접근 또는 유출을 방지합니다.

3. 하드웨어 보안 모듈 (HSM)

HSM은 디지털 키를 보호하고 관리하며 암호화 작업을 수행하는 전용 변조 방지 물리적 컴퓨팅 장치입니다.

• 암호화 가속: HSM은 복잡한 암호화 및 복호화 작업을 오프로드하여 주 프로세서에 부담을 주지 않고 안전하고 효율적인 통신을 보장합니다.
• 보안 키 관리: 인증, 데이터 암호화 및 보안 통신에 사용되는 암호화 키를 생성, 저장 및 관리하기 위한 고도로 안전한 환경을 제공합니다.

4. 물리적 복제 방지 기능 (PUF)

PUF는 반도체 제조의 고유한 물리적 변형을 활용하여 각 칩에 대한 고유하고 복제 불가능한 디지털 지문을 생성합니다.

• 장치 인증: PUF는 개별 로봇 또는 구성 요소를 안전하게 인증하는 데 사용될 수 있어 위조를 방지하고 정품 장치만 시스템의 일부가 되도록 보장합니다.
• 보안 키 생성: 암호화 키를 생성하기 위한 무작위성 소스로 사용될 수 있어 전체 시스템 보안을 강화합니다.

5. AI 특정 하드웨어 보안 가속기

이들은 AI 모델을 적대적 공격으로부터 보호하도록 설계된 특수 하드웨어 구성 요소입니다.

• 적대적 방어: 전용 하드웨어는 적대적 예시에 대한 실시간 방어를 구현하여 악성 입력이 AI 결정을 손상시키기 전에 감지하고 완화할 수 있습니다.
• 모델 무결성 보호: 하드웨어 수준 메커니즘은 실행 중 AI 모델의 무결성을 보호하여 무단 수정 또는 변조를 방지할 수 있습니다.

6. 보안 통신 칩

하드웨어 가속 암호화/복호화 기능을 갖춘 전용 통신 칩은 로봇, 제어 시스템 및 클라우드 간에 전송되는 데이터가 기밀성을 유지하고 변조되지 않도록 보장합니다. 이는 원격 작동, 데이터 로깅 및 소프트웨어 업데이트에 매우 중요합니다.

도전 과제 및 나아갈 길

AI 로봇에 대한 포괄적인 보안을 구현하는 것은 이러한 시스템의 복잡성, AI의 빠른 진화 및 사이버 위협의 정교함으로 인해 지속적인 도전 과제입니다. 하드웨어 기반 보안을 안전한 소프트웨어 개발 관행, 견고한 네트워크 보안 및 지속적인 모니터링과 통합하는 전체론적 접근 방식이 필수적입니다. 칩 제조업체부터 로봇 개발자 및 최종 사용자까지 업계 전반의 협력은 공통 보안 표준 및 모범 사례를 확립하는 데 중요합니다.

 

AI 로봇의 미래는 보안과 불가분의 관계에 있습니다. 이러한 지능형 기계가 더욱 보편화됨에 따라 다양한 위협으로부터의 강력한 보호 필요성이 가장 중요해집니다. 하드웨어 신뢰점, 신뢰 실행 환경 및 AI 특정 보안 가속기와 같은 혁신을 통한 첨단 반도체 기술은 안전한 AI 로봇을 위한 근본적인 빌딩 블록을 제공합니다. 보안을 하드웨어 깊숙이 내장함으로써 우리는 AI 로봇이 안전하고 신뢰할 수 있으며 윤리적으로 작동하여 사회적 이익을 위한 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 하는 신뢰의 기반을 구축할 수 있습니다.

https://arxiv.org/html/2310.08565v3