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프랑스·독일 연구진으로 구성된 연구진은 대학 캠퍼스 주차장에서 실험을 진행했다. 연구진은 원뿔 모양의 교통 통제 장비인 라바콘에 거울을 부착해 상용 라이다와 인기 오픈소스 자율주행 소프트웨어 ‘오토웨어(Autoware)’를 실행하는 차량을 대상으로 시연했다.



거울로 자율주행차의 라이다 센서를 쉽게 속일 수 있다는 연구 결과 기업은행아파트전세자금대출 가 나왔다. (출처=챗GPT로 생성)


그 결과 거울이 라이다 센서를 속여 차량이 장애물을 인식하지 못한 채 통과하려 시도하게 하거나, 실제로는 없는 물체를 피하기 위해 급제동을 하도록 유도하는 데 성공했다.
라이다는 주변에 레이저를 쏘아 반사되는 시간을 측정해 물체를 감지하지만, 제2금융권무직자대출 반사 특성이 강한 표면에서는 성능이 떨어지는 것으로 알려져 있다. 작년에는 한 전문가 팀이 은박지와 색상 견본을 이용해 라이다를 속이는 실험을 진행해 성공하기도 했다.



사진=논문 사전공개 사이트 아카이브/더레지스터


차 할부금 연구진은 이번에 ‘객체 제거 공격(Object Removal Attack, ORA)’이라는 기법으로 한층 더 발전된 실험을 수행했다. 다양한 크기의 거울을 사용해 라바콘을 가리자, 거울 크기와 위치만으로 라이다 시스템에서 장애물을 완전히 숨길 수 있었다. 연구진은 이러한 거울 배치로 차량의 시야를 가릴 수 있었다고 분석했다.
두 번째 기법 캐피탈즉시대출 인 ‘객체 추가 공격(Object Addition Attack, OAA)’은 작은 거울 타일을 사용해 차량이 피해야 할 장애물이 있다고 인식하게 만들었다. 안전을 위해 수동 제어 상태였던 차량은 약 20m 떨어진 곳에서 가짜 장애물을 발견하고 이를 피했다.
연구진은 "빛이 매끄러운 표면에서 입사각과 반사각이 같게 반사되는 ‘정반사(spec 우체국 다문화 적금 ular reflection)’의 물리학을 악용하면, 공격자가 값싼 거울만으로 유령 장애물을 만들어내거나 실제 장애물을 지워버릴 수 있다”고 밝혔다. 또, "상업용 라이다와 오토웨어 스택을 갖춘 완전 자율주행 플랫폼에서 진행된 실험 결과, 이런 공격이 갑작스러운 비상 제동이나 양보 의무 불이행 등 중대한 안전 문제를 유발할 수 있는 실질적인 위협임이 확인했다"고 덧붙였다.
연구진은 다양한 시나리오를 테스트했다. OAA 실험에서는 거울 2개를 사용해 차량 소프트웨어가 가상의 물체가 차량 앞을 가로막고 있다고 믿게 하는데 65%의 성공률을 보였고, 6개 거울을 격자 형태로 사용했을 때는 성공률이 74%로 증가했다.
또, 거울 위치를 조정해 차량을 급정거하게 할 수도 있었는데, 이는 혼잡한 교통 체증 상황에서 결코 바람직하지 않은 결과다.
이에 대한 방어 수단으로 연구진은 대부분의 고체 물체가 고유한 열 신호를 지닌다는 점을 이용해 ‘열 이미지 처리법(thermal imaging)을 제안했다. 다만, 논문 저자들은 라이다에 해당 기술을 추가하는 것이 "만능 해결책은 아니다”라며, 특히 고온 환경의 작은 물체를 탐지하는 데 한계가 있다고 설명했다.
연구팀은 이번 실험이 고속 주행 상황이 아니라 비교적 느린 속도에서 이뤄졌다는 점을 지적하며, 고속 주행 환경에서 거울 공격이 로보택시 등 상용 자율주행 서비스에 실제로 어느 정도 위협이 되는지 판단하려면 추가 시험이 필요하다고 밝혔다.
이정현 미디어연구소(jh7253@zdnet.co.kr)