[논문 리뷰] A Blockchain Based Liability Attribution Framework for Autonomous Vehicles

Chuka Oham, Salil S. Kanhere외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 14.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 26

한 줄 요약

이 논문은 자율주행차의 책임 소재를 위한 허가된 블록체인 기반 프레임워크를 제안하며, 제조사, 소프트웨어 공급업체, 보험사 등 이해관계자를 통합하여 위조 방지 증거 수집과 합의 기반 분쟁 해결을 보장한다. 블록체인을 분할하고 거래를 즉시 검증함으로써 시스템은 데이터 위변조, 위조 정보, 증거 은폐를 저지하고, 책임 소재 심판의 신뢰성과 내구성을 향상시킨다.

ABSTRACT

The advent of autonomous vehicles is envisaged to disrupt the auto insurance liability model.Compared to the the current model where liability is largely attributed to the driver,autonomous vehicles necessitate the consideration of other entities in the automotive ecosystem including the auto manufacturer,software provider,service technician and the vehicle owner.The proliferation of sensors and connecting technologies in autonomous vehicles enables an autonomous vehicle to gather sufficient data for liability attribution,yet increased connectivity exposes the vehicle to attacks from interacting entities.These possibilities motivate potential liable entities to repudiate their involvement in a collision event to evade liability. While the data collected from vehicular sensors and vehicular communications is an integral part of the evidence for arbitrating liability in the event of an accident,there is also a need to record all interactions between the aforementioned entities to identify potential instances of negligence that may have played a role in the accident.In this paper,we propose a BlockChain(BC) based framework that integrates the concerned entities in the liability model and provides untampered evidence for liability attribution and adjudication.We first describe the liability attribution model, identify key requirements and describe the adversarial capabilities of entities. Also,we present a detailed description of data contributing to evidence.Our framework uses permissioned BC and partitions the BC to tailor data access to relevant BC participants.Finally,we conduct a security analysis to verify that the identified requirements are met and resilience of our proposed framework to identified attacks.

연구 동기 및 목표

• 운전자에서 제조사, 소프트웨어 공급업체, 서비스 기술자로 책임 이행이 이동할 수 있는 자율주행차의 책임 소재 문제를 해결한다.
• 책임이 있는 실체들이 책임을 회피하고자 증거를 위변조하거나 삭제하는 것을 방지하기 위해 위험을 완화한다.
• 센서 및 상호작용 데이터가 보험 청구와 법적 분쟁에서 검증 가능하고 위변조되지 않은 증거로 기능할 수 있도록 개인정보 보호를 보장한다.
• 특정 데이터 접근을 분할하고, 승인된 참가자 간 합의를 보장하는 보안적인 허가된 블록체인 아키텍처를 설계한다.
• 제조사나 손상된 시스템 관리자가 포함된 실체들이 위조 데이터 주입, 증거 은폐, 또는 공모를 시도하는 것과 같은 악성 행동에 대비한 내구성 있는 프레임워크를 제공한다.

제안 방법

• 보험사, 차량 제조사, 도로 당국 등 승인된 실체들만 접근할 수 있도록 허가된 블록체인을 사용한다.
• 데이터 접근을 최적화하고 보안을 강화하기 위해 블록체인을 분리된 결정 및 증거 파artition으로 나눈다.
• 각 검증 후 즉시 거래를 검증하여 새로운 블록 ID를 생성함으로써, 완료되지 않은 블록에 대한 위변조 창을 줄인다.
• 민감한 데이터를 보호하고 특정 증거에만 승인된 당사자만 접근할 수 있도록 비대칭 암호화를 적용한다.
• 보험사, 차량 제조사, 기타 관련 차량 등의 다수의 독립된 원천에서 시간대, 위치, 해시를 교차 비교하여 데이터 일관성을 검증한다.
• 검증자가 블록 상태에 대해 합의를 이루도록 합의 메커니즘을 구현하여 증거를 은폐하거나 변경하는 것을 어렵게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다수의 이해관계자가 관여하는 자율주행차 사고에서 책임 소재를 할당하기 위한 탈중앙화되고 위변조 방지 시스템을 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 사고 후 책임이 있는 실체들이 자신의 행동을 부인하거나 증거를 위변조하는 것을 방지하기 위한 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 자율주행차의 GPS 트레이스 및 개인 정보와 같은 민감한 데이터를 수집하고 저장할 때 개인정보 보호는 어떻게 유지할 수 있는가?
• RQ4 제조사나 손상된 시스템 관리자와 같은 실체들이 위조 데이터 주입이나 공모를 시도할 경우, 블록체인 프레임워크는 어떻게 저항할 수 있는가?
• RQ5 내부자 위협이 존재할 수 있음에도 불구하고, 제안된 아키텍처는 증거의 가용성과 일관성을 어떻게 확보하는가?

주요 결과

• 거래를 즉시 검증함으로써 증거 위변조를 방지하며, 각 검증 후 새로운 블록 ID를 생성함으로써 미완의 블록에 대한 공격 창을 줄인다.
• 보험사 및 차량 제조사 등의 다수의 독립된 원천에서 해시, 시간대, 위치를 교차 검증함으로써 위조 정보 공격에 저항한다.
• 분할된 허가된 블록체인을 사용함으로써, 특정 데이터에 접근할 수 있는 것은 승인된 실체들에 국한되어 노출 위험을 줄이고 개인정보 보호 및 접근 제어를 강화한다.
• 합의 메커니즘이 검증자가 각각의 성공적인 검증으로 블록 상태를 업데이트하기 때문에, 손상된 RTA 직원과 같은 단일 실체가 증거를 은폐하거나 변경하는 것은 불가능해진다.
• 검증자가 다수의 증인으로부터 데이터를 비교함으로써 공모나 데이터 조작에 대한 저항력을 확보하며, 해시 및 시간 기반 검증을 통해 일관성의 부재를 탐지한다.
• 공식적인 위협 모델 분 析를 통해 데이터 부인, 위조 데이터 주입, 증거 가용성 공격에 대한 보안이 입증된 아키텍처이다.