전북대학교 조재혁 교수 연구팀(소프트웨어공학과 최선오 교수팀)은 사물인터넷(IoT) 데이터 전송 표준인 MQTT(Message Queuing Telementry Transport) 프로토콜을 기반으로, IoT 환경에서 일어나는 공격들을 시퀀스 투 시퀀스(Sequence to Sequence) 모델을 활용해 공격 탐지의 정확도 향상을 가져왔다고 19일 전했다. 

시퀀스-투-시퀀스는 언어 신경망으로 순환해 계산하는 특징과 인코더와 디코더를 가지는 자연어처리 인공지능 모델이다. 

아울러, 효율적인 공격 탐지를 위한 참신한 특징 추출 방법을 SCIE 저널에 발표했다. 

이에 따르면 기존에 수행된 연구들은 MQTT 공격에 대응하기에는 중요하지 않은 특징이 포함돼 있어 정확도 향상에 어려움이 있었다. 조재혁 교수팀은 새로운 특징 추출 방법을 통해 5개 특징을 선별, 상관관계를 분석한 뒤 Seq2Seq모델을 활용했다. 그 결과, 대표적 공격들을 분류하는데 성공해 공격 탐지 성능의 향상을 보여줬다.

특히, 이 연구는 패킷 캡쳐 파일(packet capture, pcap)을 이용해 공격을 분석하고 특징을 추출했다. 향후에는 IoT 환경에서 일어나는 다양한 MQTT 공격에 대해 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용해 실시간으로 일어나는 공격에 대한 신속하고 빠른 탐지로 효과적 방어 시스템을 구축할 수 있도록 발전시킬 예정이다.

/장은성 기자