인공지능이 자동차 소프트웨어의 퍼즈 테스트를 재정의하는 방식

2025년 7월 방송된 "미래 자동차 소프트웨어의 역량 강화" 팟캐스트 에피소드에서, 이타스의 미주 지역 엔터프라이즈 및 ICS 보안 서비스 담당 서비스 매니저인 진행자 제인 펠레티에와 게스트로 출연한 보쉬 인공지능 센터의 연구 과학자 이리나 니콜라에가 자동차 모듈의 임베디드 퍼즈 테스트에 인공지능을 활용하는 방안에 대해 논의했습니다.

이 팟캐스트는 AI 기반 퍼즈 테스트가 자동차 사이버 보안 테스트의 효율성과 효과성을 향상시키는 유망한 접근법임을 강조합니다. 본 기사에서는 논의된 주제 중 일부를 소개했습니다. 전체 에피소드는 여기 또는 팟캐스트를 청취하는 모든 플랫폼(예: Spotify, Apple Podcasts, Amazon Music, iHeart Radio 등)에서 들으실 수 있습니다.

임베디드 퍼즈 테스트란 무엇인가?

퍼즈 테스트는 장치 인터페이스에 정교하게 설계된 의사 난수 입력을 전송하여 소프트웨어 또는 하드웨어 결함을 식별하는 사이버 보안 기법입니다. 이 기법의 목표는 응답 실패, 워치독 타이머 트리거 또는 보안 문제나 안전상 중대한 결함을 시사할 수 있는 기타 조건을 포함한 이상 현상을 모니터링하는 것입니다.

기존 IT 소프트웨어의 퍼즈 테스트와 달리, 차량 내 임베디드 장치 테스트는 독특한 과제를 안고 있습니다. 제동이나 파워트레인 제어 장치와 같은 이러한 장치들은 종종 안전에 중대한 영향을 미칩니다. 게다가 많은 통신 프로토콜이 독점적이며 제대로 문서화되지 않아 버그를 찾는 과정이 마치 건초 더미에서 바늘 찾기처럼 어렵습니다. 또한 각 컨트롤러마다 구조가 달라 테스터들은 새로운 테스트마다 처음부터 시작해야 합니다. 퍼즈 테스트의 의사 난수적 특성은 효율적이지 않으며 상당한 시간과 하드웨어 자원을 소모합니다.

이타스는 개발 및 검증 과정 전반에 걸쳐 자동차 시스템의 견고성과 사이버 복원력을 향상시키는 솔루션인 CycurFUZZ를 제공합니다. CycurFUZZ는 기존 도구 대비 66~600% 더 많은 안전 관련 취약점과 미탐지 소프트웨어 결함을 발견합니다.

인공지능이 퍼즈 테스트 개선에 기여하는 역할

인공지능 활용 아이디어는 서로 다른 모듈은 물론 공급업체 간에도 유사한 결함이 반복적으로 발견된다는 사실에서 비롯되었습니다. 기존 퍼징 방식의 비효율성을 극복하기 위해 제인 펠레티에와 그의 팀은 보쉬 인공지능 센터와 협력하여 머신러닝 모델을 훈련시켜 과거 문제를 인지하고 차량 네트워크의 위협 모델을 이해하도록 하기로 결정했습니다.

팟캐스트는 해당 프로젝트를 상세히 설명하며, 팀이 대규모 언어 모델(LLM)에 사용되는 것과 유사한 트랜스포머 기반 모델을 활용했다고 밝혔습니다. 이 모델은 단순히 무작위로 새로운 테스트 케이스를 생성하도록 훈련된 것이 아니라, 입력 스트림을 기반으로 데이터 시퀀스의 다음 바이트를 예측하도록 설계되었습니다. 이를 통해 버그를 발견할 가능성이 더 높은 지능적인 테스트 케이스를 생성할 수 있었습니다.

프로젝트의 성공은 훈련 데이터의 품질에 크게 좌우되었습니다. 팀은 실제 교통 데이터를 사용하는 것이 중요하다는 점을 깨달았는데, 이는 모델이 "정상적인" 네트워크 트래픽의 모습을 더 정확하게 이해하도록 하여 이상 현상 식별에 필수적이기 때문입니다. 또한 미세 조정 단계의 중요성도 부각되었는데, 이 단계를 통해 팀은 모델을 특정 모듈과 통신 프로토콜에 맞게 조정하여 효과성을 더욱 높일 수 있었습니다.

이 과정을 통해 발견되는 가장 흔한 장애는 서비스 거부(DoS)로, 이로 인해 모듈이 차량 네트워크의 다른 부분에 응답하지 못하게 됩니다. 이는 모듈이 밀리초 단위로 응답해야 하는 자동차 네트워크에서 특히 위험합니다. 기타 장애로는 통신 스택의 충돌이나 모듈의 보안 인증 우회 등이 있습니다.

인공지능을 활용함으로써 임베디드 퍼즈 테스트의 기존 비효율성을 극복하고 있습니다. 본 프로젝트와 협업은 의사 난수 입력 방식을 넘어 잠재적 취약점을 지능적으로 타깃팅하는 성공적인 데이터 기반 접근법을 입증합니다. 이 방법은 점점 더 복잡해지고 연결되는 미래 차량의 보안을 강화하는 데 있어 중요한 진전을 의미합니다.