커넥티드 차량, 자율 주행 기능 확대, 무선(OTA) 업데이트는 자동차 산업의 보안 리스크를 급격히 증가시키고 있습니다. 2030년까지 출시되는 신차의 95%는 외부 네트워크와 연결되고, 64%는 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)을 탑재할 것으로 예상됩니다. 이러한 복잡하고 넓어진 공격 표면을 통제하려면, 보안을 차량 개발 초기부터 내재화하는 것이 필수입니다.
국제 표준인 ISO/SAE 21434는 차량의 전체 수명 주기에 걸쳐 사이버 보안을 체계적으로 관리하기 위한 프레임워크를 제공하며, 특히 피드백 기반 퍼징 테스트 (Fuzz Testing)의 활용을 명시적으로 권장하고 있습니다.
Code Intelligence: 자동차 보안을 위한 AI 퍼징 솔루션
AI 기반 보안 테스트 플랫폼을 제공하는 Code Intelligence는 전통적인 퍼징 기법에 머신러닝을 결합한 CI Fuzz를 통해 소프트웨어의 보안 취약점을 빠르게 탐지하고 ISO 21434의 요구 사항을 충족하도록 지원합니다.
CI Fuzz는 단순한 블랙박스 퍼징이 아닌 코드 계측과 시뮬레이션 환경에서 동작하는 화이트박스 퍼징 방식을 채택하여 실제 ECU나 차량 없이도 코드의 모든 경로를 체계적으로 테스트할 수 있습니다.
또한 LLM과 유전 알고리즘을 활용해 테스트 케이스와 목(mock), 퍼즈 타겟을 자동 생성하며 엔지니어의 수작업 부담을 크게 줄여줍니다. 실제로 Continental, XOS Trucks 같은 주요 자동차 부품사는 이 도구를 활용해 보안 감사를 통과하고 ISO 인증을 획득하여, 숨겨진 취약점을 조기에 발견한 사례가 있습니다.
Shift-Left: 자동차 보안을 위한 퍼징 전략
퍼징 테스트는 프로그램에 비정상적이거나 잘못된 입력을 주입하고 시스템의 반응을 관찰하는 방식으로, 메모리 손상, 버퍼 오버플로우, Null 참조, use-after-free 등 기존의 리뷰나 정적 분석으로는 잡기 어려운 취약점을 효과적으로 탐지합니다.
하지만 자동차 소프트웨어는 실시간 시스템, CAN/LIN 네트워크, 물리적 하드웨어와 밀접하게 연동되기 때문에 퍼징 환경 구축이 상대적으로 까다롭습니다. 과거에는 OBD-II 포트를 이용한 블랙박스 퍼징도 시도되었지만, 산업 환경에서는 시뮬레이션 기반 화이트박스 퍼징이 확장성과 안전성 측면에서 더 적합합니다.
Software-in-the-Loop 퍼징은 실제 하드웨어 없이도 센서, 네트워크, 하드웨어 의존성을 시뮬레이션하여 수천 건의 퍼징 테스트를 빠르게 실행할 수 있게 해 줍니다.
이를 통해 개발 초기 단계에서 보안을 내재화하는 시프트 레프트(Shift-Left) 전략을 실현할 수 있으며, 테스트 결과는 ISO 21434에서 요구하는 감사 및 커버리지 보고서, 버그 추적 자료로도 활용됩니다.
퍼징 테스트 의 진화: AI 기술의 접목
과거 퍼징은 무작위 입력에 의존했지만, 최근에는 커버리지 기반 전략(예: AFL, libFuzzer)이 주류를 이루며 코드 탐색 효율을 높이고 있습니다. 여기에 AI가 더해지며 퍼징은 한 단계 더 진화하고 있습니다
LLM을 활용한 퍼징 타겟 자동 생성
GPT와 같은 언어 모델은 코드를 분석해 자동으로 유효한 테스트 구조를 생성할 수 있습니다. Google의 OSS-Fuzz 는 이미 LLM 이 테스트 커버리지를 획기적으로 향상시키는 것을 보여주었습니다. CI Spark는 이 기술을 자동차 소프트웨어에 적용해 현실적인 mock 및 퍼즈 타겟을 자동으로 생성합니다.
학습 기반 입력 변형:
유전 알고리즘과 강화 학습을 이용하면 입력값이 얼마나 많은 신규 코드 경로를 탐색하는지 기반으로 점수를 매기고 변형을 최적화할 수 있습니다. 이는 드문 CAN 메시지나 UDS 프로토콜처럼 보안적으로 중요한 경로를 공략할 수 있도록 도와줍니다.
결과적으로 이러한 AI 기반 접근법은 퍼징 테스트의 속도, 정확도, 효율성을 모두 개선해 기존 방법으로는 발견하기 어려운 보안 취약점까지 포착할 수 있게 해줍니다.
ISO/SAE 21434: 차량 전 생애주기를 아우르는 보안
2021년 발표된 ISO/SAE 21434는 차량의 기획, 설계, 생산, 유지보수, 폐차에 이르는 전 단계에서 사이버 보안을 체계적으로 관리하도록 요구합니다. 기능 안전을 다룬 ISO 26262와 유사하게 위험 평가, 보안 설계 및 테스트 증거 제출 등이 포함됩니다. 주요 요건은 다음과 같습니다:
- 운영 후 대응 체계: 보안 업데이트와 사고 대응 계획 수립
- 보안 설계: 설계 초기부터 보안을 고려한 시스템 구축
- 검증 및 검증 결과 문서화: 퍼징 테스트를 포함한 보안 테스트 결과 제출
- 위협 분석 및 위험 평가 (TARA: Threat Analysis and Risk Assessment): 공식적인 위협 모델링과 위험 평가 수행
- 사이버 보안 관리 시스템 (CSMS: Cybersecurity Management System): 역할, 정책, 자원 등을 포함한 체계적인 보안 관리 시스템 구축
ISO/SAE 21434는 퍼징을 단순한 옵션이 아니라 필수적인 보안 검증 기법으로 명시하고 있으며, 자동화와 반복 테스트가 가능한 퍼징은 이 표준의 핵심 요구사항을 충족하는데 매우 효과적입니다.
AUTOSAR와 보안 아키텍처
자동차 표준 소프트웨어 플랫폼인 AUTOSAR는 보안 아키텍처 구현에도 중요한 역할을 합니다. 플랫폼은 다음 두 가지로 구성됩니다:
Classic Platform (CP):
실시간, 임베디드 시스템에 적합하며 마이크로컨트롤러와 직접 연동됨
Adaptive Platform (AP)
자율주행, V2X 통신 등 고성능 애플리케이션을 위한 동적 아키텍처 제공
두 플랫폼 모두 보안 요건이 점점 강화되고 있으며, 모듈 수준에서의 테스트와 검증이 필수입니다. 퍼징은 AUTOSAR 서비스 인터페이스, 진단 프로토콜, 모듈 간 통신의 취약점을 효과적으로 검증할 수 있는 수단으로 주목받고 있습니다.
마무리: 퍼징 테스트 는 더 이상 선택이 아닙니다.
차량이 점점 더 지능화되고 연결성이 높아질수록, 보안 위협도 정교하고 다양해지고 있습니다. ISO/SAE 21434 및 UNECE WP.29와 같은 규제는 이제 공급망 전체에 걸쳐 보안 요구사항을 강제하고 있습니다.
AI 기반 퍼징 테스트는 자동화가 가능하고 확장성이 뛰어나며 ISO 준수를 지원할 수 있는 가장 현실적이고 효과적인 접근법입니다. 개발 초기부터 보안 테스트를 통합하면 리콜과 비용을 줄이고, 궁극적으로 도로 위 차량의 안전성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
이제 AI 퍼징 테스트는 DevSecOps 파이프라인의 선택이 아닌 필수 요소로 자리잡고 있습니다. 자동차 보안의 미래는 개발과 동시에 보안을 실현하는 데 달려 있습니다.
AI 퍼징 테스트로 ISO 21434를 충족하는 Code Intelligence
자동차 소프트웨어의 복잡한 보안 요건을 개발 초기에 구조적으로 통합할 수 있는 실행 중심 퍼징 전략을 제시합니다.
