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프로그래머스 AI 스쿨 1기

1주차 DAY 2

새벽 늦게까지 해서 수강완료. 역시 자료구조 구현은 쉽지 않네. 그래도 전반적으로 클래스 구현이 다 되어있어서 너무 다행이다. 이진탐색트리 삭제가 복잡하다는 건 알고있었는데 다행히도 실습 코드에 주석이 많아서 열심히 했다!

자료구조를 구현하게 되어서 재미있는 복습이었던 것 같다.

1주차 DAY 4

간단한 DAY 4. 여행 경로 문제는 좀 골치 아팠지만...

후기라 하면은, DAY 1, 2가 너무 빡세서 DAY 3와 DAY 4가 하루에 있어도 됐을 것 같다. ㅎㅎ 4일차가 되서야 2일차를 겨우 완료했다니. 이건 조금으 피드백일 뿐이고. 자료구조를 다시 한번 살펴보는 시간이 되어서 좋았다. 근데 전공자도 꽤나 골치였을텐데, 비전공자들은 정말 힘들것이라 생각이 든다. 얼른 팀이 구성되는 주차가 시작해야 겠다.

Session

12월에는 매주 목요일마다 정기적인 모임을 온라인으로 가지는데, 오늘은 자기소개와 여러 질문을 나누었다. 앞으로 하게 될 프로젝트를 위한 관심 분야 설정도 하게 되었다. 나는 RNN이나 CNN 프로젝트를 해본적은 없지만 GAN이 너무 흥미로워서 GAN을 하고 싶다고 했다. 공부를 더 많이, 열심히 해야겠다.

[프로젝트 4#] Inpainting Photos

[정보보호이론] CAN Network Analysis

자동차 내부 네트워크 CAN 보안 기술 설계를 위해 참고한 자료.

보안 자산

개인 자산 : GPS, 자동차와 연결된 네비게이션, 휴대폰 등의 개인 기기 정보, 차량 정보와 운전 습관. 차량, 탑승자의 생명

개인 자산에 속하는 차량은 내부적으로 여러 기능으로 구성되어 있으며 차량 자체에서도 안전 자산과 보안 자산으로 분리할 수 있다.

안전 자산 : 엔진 관리 시스템, 브레이크 및 엑셀 기능, 계기판

보안 자산 : 차량 잠금 시스템, 창문, 무선 시동

위험과 위협원

위협원이 수동적이냐 능동적이냐에 따라 두가지로 분류되며 다음의 위협원이 주는 위험은 다음과 같다.

수동적 위협원 : CAN Bus 침투 및 패킷 도청하여 또 다른 취약점이나 공격 지점을 찾아내거나 운전자의 운전 습관 및 GPS 정보를 통해 악용할 수 있다.

능동적 위협원 : CAN 패킷을 재 사용 또는 변조를 통해 급가속, 급회전 등 차량을 조작하여 운전자의 신변과 재산에 치명적인 피해를 입힐 수 있다.

취약점

브로드캐스트 환경 : 메시지가 CAN 버스를 통해 전송되면 특정 도착지를 가지고 있지 않기 때문에 모든 접근 가능한 지점에서 이 메시지를 받게 된다. 따라서 수동적 위협원은 이를 쉽게 탈취할 수 있다. 이러한 탈취는 차량 진단 포트를 통해 얻거나, 사전에 CAN 버스에 악성 코드를 주입해서 얻을 수 있다.

제한적인 대역폭 : 제한되어있는 대역폭에서는 어떠한 인증과정이 구현되기가 어렵다. 복잡한 인증 알고리즘은 CAN과 같은 낮은 대역폭에서 지원되지 않는다.

데이터 기밀성 : CAN 버스는 용이성을 위해 설계되었기 때문에 데이터가 암호화 되어있지않으며, 암호화 알고리즘을 구현하기 위해서는 더 큰 대역폭이 필요하다.

접근 제어 : CAN 버스는 인증 절차가 존재하지 않는데, 이 때문에 외부 공격자가 침입해도 존재 여부를 확인할 수 없어서 Masquerade attack에 취약하다.

데이터 인증 : 노드는 일반적으로 고유 주소가 없다. 모든 노드가 정보를 송수신 할 수 있기 때문이다. 이 때문에 해당 정보가 유효한지에 대한 증명과정이 없다.

다중 시스템 통합 : CAN 버스가 안전한 통신 프로토콜을 제공하지 않으므로 차량의 여러 시스템 또한 보안 대책을 갖출 필요가 없어진다.

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