본 기술은 하드웨어 장비의 메인보드(다양한 IC칩 및 전자부품이 장착된 PCB) 이미지를 대상으로 정상적인 보드의 구성과 차이점이 있는지의 여부를 확인할 수 있는 인공지능기반의 영상분석 기술이다.
현재 데이터 센터와 같이 원격으로 운용되는 서버 관리를 위해 널리 사용되고 있는 BMC 기반 IPMI 서버의 경우 여러 가지 보안 이슈가 보고되고 있음
- 일반적으로 공급망에서의 공격 시도는 대상 장비의 펌웨어에 악성 기능을 내장하거나 보드상에 악성기능을 내장한 부품(IC칩)을 설치하는 것이 일반적임
- 특히, 2018년 세계적으로 관심을 모았던 Supermicro사 서버의 공급망에 침입하여 Spy Chip을 장착한 사건을 통해 공급망에서의 보안 위협이 주목 받게 됨
- 하지만 장비에 특정 부품을 장착하는 경우 이를 확인할 수 있는 명확한 기술이 알려져 있지 않고, 휴리스틱한 분석으로는 많은 시간이 소요될 수 있음
정상 메인보드와 분석대상 메인보드의 일치여부와 차이가 발생한 영역 확인을 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 기술을 개발하여 이를 필요로 하는 기관/업체에 이전하고자 함
장비의 공급망 과정에서 발생할 수 있는 부품의 추가/제거를 별도의 보드 분해 작업없이 자동적으로 분석할 수 있으며 특히 최근 각광받는 AI 기술을 활용하여 분석의 정확도를 최대한으로 확보하고 있음
본 기술이전은 다음과 가은 기술 내용을 포함하고 있다.
1. 레퍼런스 이미지 학습 및 타겟 이미지 비교를 위한 AI 기술
2. 이미지 비교 후 차이점이 발생한 위치 표시 기술
- 요구사항정의서 (문서)
- 시스템설계서 (문서)
- 시험절차서 및 결과서 (문서)
- 프로그램 소스코드 (SW)
- 본 기술은 정보보호 기술 중 최근 주목받고 있는 공급망 보안과 관련된 것으로 하드웨어 제조 과정에서 야기될 수 있는 악의적 부품 삽입이나 메인보드 구성 변조 여부를 탐지하는데 활용될 수 있음
· 공급망 HW 안전성 평가
- 현재 국내 주요 전자장비의 수입비중이 절대적인 상황에서 외산 장비의 보안 안전성 평가기술의 자립화에 기여할 수 있음