암호화된 패킷 기반 트래픽 분류기술은 네트워크 상에서 암호화된 패킷 데이터를 분석·처리하여 특정 애플리케이션(예: VR 앱)의 트래픽 유형을 식별하는 기술로 메타버스 장치 (예, Meta Quest 3, Apple Vision Pro)의 OS에서 발생되는 암호화된 Telemetry 트래픽으로부터 사용자의 행위 (예, 특정 앱의 구동, 특정 Virtual World의 방문)을 추론하는 데에 특화된 기술이나, 암호화된 패킷을 기반으로 컨텍스트와 상관없이 트래픽 분류를 수행할 수 있어 폭넓은 분야/범위에서 활용될 수 있는 일반화된 “암호화된 패킷 기반 트래픽 분류기술”로도 확장가능함
- 메타버스에서 실시간으로 제공되는 서비스에 대한 거부 공격, 민감데이터의 유출 등 새롭게 발생가능한 위협에 대해 선제적으로 파악하여야 사전에 방지할 수 있으나, 현재 AR/VR 기술을 활용한 킬러 서비스의 부재로 현재 이 부분에 대한 연구가 미미한 상태임. 최근 소셜 VR 서비스의 활성화로 관련 연구가 진척이 되고 있어, 주요 보안기술을 연구할 수 있는 공격 탐지 예측 플랫폼이 필수적임. 예측 플랫폼을 통해 암호화된 패킷을 인공지능 모델을 활용하여 분석함으로써 공격을 사전에 탐지하고 방어할 수 있어 이를 이전하고자 함
- 본 기술은 연구용으로 개발되었으며, 다양한 피처의 정의, 전처리 및 학습파라미터 적용을 가변적으로 하는데 용이하도록 유연한 configuration 기반 프로그램으로 구현되었으며, 다음과 같은 세 가지 주요 단계로 구성된다.
1. 데이터셋 변환(convert.py): pcap 파일을 Hugging Face Dataset 형식으로 변환한다. 이 과정에서 각 패킷의 특징을 추출하고, 플로우(Flow) 및 방향성 정보를 식별한다.
2. 데이터 전처리(run.py의 preprocess 함수): 변환된 데이터셋을 모델 학습에 적합한 형태로 가공한다. 여기에는 데이터 필터링, 레이블 인코딩, 피처 정규화 및 토큰화가 포함된다.
3. 모델 학습 및 평가(run.py의 train 함수): 전처리된 데이터셋을 이용하여 분류모델을 학습하고 성능을 평가한다.
인공지능 딥러닝 분류기
- 사용자의 민감행위(예, 특정 앱의 실행)를 유추할 수 있는 프라이버시 침해가 가능한지 확인할 수 있는 인공지능 딥러닝 분류 알고리즘이 적용된 분류기
1. 데이터셋 변환 기능
- 인공지능 학습용 표준 데이터 형식으로 변환하는 과정을 제공하고, 다양한 머신러닝프레임워크에서 바로 학습에 활용 가능하도록 구조화된 데이터 제공
2. 데이터 전처리 기능
- 인공지능 모델 학습 전에 원본 데이터에서 불필요하거나 품질이 낮은 데이터를 제거하고, 모델 입력 형식에 맞게 feature를 토큰화(tokenization)하는 기능을 제공
3. 데이터 학습 기능
- 전처리된 데이터를 인공지능 모델로 학습하고 학습된 파라미터를 저장하는 기능 제공
ㅇ 인공지능 딥러닝 분류기 :
사용자의 민감행위(예, 특정 앱의 실행)를 유추할 수 있는 프라이버시 침해가 가능한지 확인할 수 있는 인공지능 딥러닝 분류 알고리즘이 적용된 분류기
- (SW) 암호화된 패킷 기반 트래픽 분류기
- (문서) 설계서, 시험절차 및 결과서, 요구사항정의서
- (사회적 측면) 온라인 거래 플랫폼의 확대, 재택근무 보편화로 메타버스 시스템 내 자체적인 경제시스템 또는 거래시스템이 운영되는 경우 증가, 메타버스 플랫폼의 거래 신뢰성 확보 기술 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상
- (경제, 산업측면) 메타버스 경제시스템 내에서 발생하는 부정거래, 사기거래를 사전에 탐지하는 기술을 개발하여 거래 활성화, 경제적 가치 창출에 기여
- (기술적 측면) XR 장비의 다양한 센서 등을 통해 노출될 수 있는 메타버스에서의 프라이버시 정보를 보호하여 안전하게 메타버스에 접근할 수 있는 신뢰성 보장 기술 확보
- (경제, 산업측면) 트러스트 메타버스 서비스를 위한 융합 기술 개발로 관련 서비스 시장 성장에 긍정적인 경제적 파급효과를 가져올 것으로 예측
* 메타버스 산업파급효과: ’25년 기준 생산유발효과 2조원, 부가가치유발효과 7천억원, 고용유발효과 6천여명(한국은행, 2020)
- (공공서비스 분야) 블록체인 핵심기반 기술을 의료 등 공공서비스 분야에 적용함으로 정보거래의 신뢰성 확보 문제해결 및 한계 극복이 가능함