[논문 리뷰] A Survey on Security and Privacy Issues of UAVs

Yassine Mekdad, Ahmet Arış외 5명|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 29.

UAV Applications and Optimization인용 수 10

한 줄 요약

이 종합 조사 보고서는 무인 항공기(UAV)의 보안 및 프라이버시 도전 과제를 하드웨어, 소프트웨어, 통신, 센서 시스템의 네 가지 수준에서 종합적으로 분석한다. 취약점과 활성 및 수동 공격을 분류하고, 기존의 대응 조치를 검토하며, UAV 보안을 향상시키기 위한 신기술인 인공지능(AI), 블록체인, 안개 컴퓨팅 등을 탐색하여 향후 안전한 UAV 설계 및 정책 개발을 위한 실질적인 통찰을 제공한다.

ABSTRACT

In the 21st century, the industry of drones, also known as Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), has witnessed a rapid increase with its large number of airspace users. The tremendous benefits of this technology in civilian applications such as hostage rescue and parcel delivery will integrate smart cities in the future. Nowadays, the affordability of commercial drones expands its usage at a large scale. However, the development of drone technology is associated with vulnerabilities and threats due to the lack of efficient security implementations. Moreover, the complexity of UAVs in software and hardware triggers potential security and privacy issues. Thus, posing significant challenges for the industry, academia, and governments. In this paper, we extensively survey the security and privacy issues of UAVs by providing a systematic classification at four levels: Hardware-level, Software-level, Communication-level, and Sensor-level. In particular, for each level, we thoroughly investigate (1) common vulnerabilities affecting UAVs for potential attacks from malicious actors, (2) existing threats that are jeopardizing the civilian application of UAVs, (3) active and passive attacks performed by the adversaries to compromise the security and privacy of UAVs, (4) possible countermeasures and mitigation techniques to protect UAVs from such malicious activities. In addition, we summarize the takeaways that highlight lessons learned about UAVs' security and privacy issues. Finally, we conclude our survey by presenting the critical pitfalls and suggesting promising future research directions for security and privacy of UAVs.

연구 동기 및 목표

• UAV의 네 가지 아키텍처 수준인 하드웨어, 소프트웨어, 통신, 센서 시스템에서 보안 및 프라이버시 위협을 체계적으로 분류하고 분석하기.
• 특히 약한 또는 존재하지 않는 보안 메커니즘을 악용하는 상용 UAV를 대상으로 하는 공통적인 취약점과 공격 벡터를 특정하기.
• 침입 탐지, 암호화, 블록체인 및 AI와 같은 신기술를 포함한 기존의 대응 조치 및 완화 기법을 평가하기.
• 특히 UAV 개발 생애주기 초기 단계에서 보안 및 프라이버시를 통합하지 못한 점을 포함해 현재 UAV 보안 관행의 핵심적 격차를 부각하기.
• 시민 및 스마트 시티 응용 분야에서 UAV를 안전하게 운영하기 위한 향후 연구 방향과 정책 권고 사항을 제시하기.

제안 방법

• 센서, 하드웨어, 소프트웨어, 통신 계층의 네 수준에서 UAV 보안 문제에 대한 체계적인 문헌 리뷰 및 분류 수행.
• UAV 기능성과 데이터 무결성에 미치는 영향을 기반으로 공격을 활성 및 수동 유형으로 분류하여 스푸핑, 잼밍, 맨인더미들, 데이터 유출 등의 공격 유형을 포함.
• UAV 통신 및 제어 채널에서 암호화, 접근 제어, 침입 탐지 시스템(IPS)과 같은 기존 보안 메커니즘 평가.
• 인공지능(AI), 블록체인, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN), 안개 컴퓨팅과 같은 신기술이 UAV 보안 및 프라이버시 향상에 기여하는 방식 분석.
• 특히 지연, 확장성, 실시간 성능 측면에서 실제 UAV 구현 환경에서의 기술의 타당성과 한계 평가.
• 학습된 통찰과 주요 과제를 통합하여 표준화된 보안 프레임워크 부족, 기계학습 학습을 위한 충분한 데이터셋 부족, 고비용의 고급 기술 구현 등 주요 과제 식별.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 UAV의 센서, 하드웨어, 소프트웨어, 통신 수준에서 주로 발생하는 보안 및 프라이버시 취약점은 무엇인가?
• RQ2 활성 및 수동 사이버 공격은 시민 응용 분야에서 UAV 운영과 데이터 기밀성에 어떻게 악영향을 미치는가?
• RQ3 UAV 전용 위협에 대해 가장 효과적인 기존의 대응 조치 및 완화 기법은 무엇인가?
• RQ4 AI, 블록체인, SDN, 안개 컴퓨팅과 같은 신기술은 어떻게 UAV 보안 및 프라이버시를 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 스마트 시티와 국가 천공역에서 차세대 UAV 시스템을 안전하게 보호하기 위한 핵심 연구 격차와 향후 연구 방향은 무엇인가?

주요 결과

• 대부분의 상용 UAV는 침입 탐지 시스템과 같은 기본 보안 메커니즘을 갖추지 못해 사이버 공격에 매우 취약하다.
• 시민 공중역에 UAV 통합은 차량에 장착된 카메라와 데이터 수집으로 인해 심각한 프라이버시 위험을 초래하며, 특히 민감한 시설 근처에서 더욱 그렇다.
• AI와 블록체인과 같은 신기술는 UAV 보안 향상에 잠재력을 보이지만, 지연 및 확장성 문제로 인해 실시간 구현은 여전히 도전 과제이다.
• 연합 학습과 RF 기반 인증 모델은 악성 드론 탐지에 개선된 성능을 제공하지만, 공개된 UAV 데이터셋 부족으로 인해 모델 학습 및 평가에 제약이 있다.
• SDN 기반 UAV 네트워크는 동적 보안 제어를 가능하게 하지만, 높은 종단 간 지연을 유발하여 시간 민감한 임무에선 적용 범위가 제한된다.
• 현재의 안개 컴퓨팅 아키텍처는 UAV에 최적화되어 있지 않아, 특히 다중 UAV 시나리오에서 데이터 처리 시간이 증가한다.