Real-Time GPS Spoofing Anomaly Detection System for Autonomous Driving based on LSTM

본 연구는 자율주행 차량이 의존하는 GPS 신호가 외부 공격에 의해 조작될 수 있다는 보안 취약점에 주목하여 GPS 스푸핑 공격을 실시간으로 탐지할 수 있는 이상 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트폰의 GPS 수신기를 통해 수집된 GPS 데이터를 서버로 전송하고 LSTM 기반 시계열 예측 모델을 활용하여 정상 GPS 데이터 흐름을 학습하고 실시간으로 수신되는 GPS 데이터와의 예측 오차를 분석하여 이상 탐지를 수행한다. 이상 판단에는 MAE, MA, AS를 결합한 다중 지표 기반 기준과 환경 변화에 따라 조절되는 Dynamic Threshold를 활용하여 신뢰성을 높였다. 모델 성능 평가는 정적 로그 데이터를 활용한 1차 평가와 실시간 데이터를 기반으로한 2차 평가로 나누어 수행하였으며 중요한 2차 평가에서 정확도 98.69%의 우수한 성능을 기록하였다.