AUTO-71
📷 이동형 영상정보처리기기 운영 기준 위반
자동차 보안 · 국내 규제
위험도: 상💡 쉽게 말하면
자율주행차 카메라는 동네를 하루 종일 도는 CCTV입니다. 차가 잘 달리는 것과, 찍힌 사람들의 얼굴을 어떤 근거로 보관하고 쓰느냐는 완전히 다른 문제입니다.
자율주행차 카메라는 동네를 하루 종일 도는 CCTV입니다. 차가 잘 달리는 것과, 찍힌 사람들의 얼굴을 어떤 근거로 보관하고 쓰느냐는 완전히 다른 문제입니다.
🎯 직접 해보기 — 공격을 실행해 보세요
아래에서 시스템 상태를 취약 또는 안전(조치 적용)으로 바꾼 뒤 공격 실행을 눌러, 같은 공격이 어떻게 다르게 끝나는지 직접 확인하세요.
# 주행 영상 원본을 학습 데이터로 반출해 본다
# [공격 실행] 버튼을 누르면 시작합니다.
📋 설정 비교 (왜 막혔나?)
✗ 취약한 설정
# 주행 영상 원본을 학습셋으로 반출
fleet$ export raw_video -> ai-training
>> 보행자 얼굴·번호판 원본 포함
→ 촬영 표시·처리 근거 미비
✓ 안전한 설정
# 표시 + 비식별 + 근거 확보
fleet$ mask faces/plates; log basis
>> 식별요소 비식별 처리 후 활용
→ 처리 근거·보유기간 문서화
🔧 조치 방법
- 촬영 사실을 정보주체가 알 수 있도록 표시하는 방법을 운영 절차에 포함합니다.
- 얼굴·번호판 등 식별요소를 수집 즉시 비식별 처리하는 경로를 기본값으로 둡니다.
- 원본 활용이 필요한 경우 처리 근거와 안전조치를 문서화하고 보유기간을 정합니다.
- 영상 접근 권한을 최소화하고 반출 이력을 남깁니다.
✅ 점검 체크리스트
- 촬영 표시 방법 운영
- 식별요소 비식별 처리 기본 적용
- 원본 활용 근거·보유기간 문서화
점검기준: 개인정보 보호법 제25조의2 (이동형 영상정보처리기기)
🏗️ 현대 차량 아키텍처에서의 위치와 규제 대응
아키텍처 센서 계층 (카메라) · 백엔드접근 경로 해당 없음 (운영)R155 위협 분류 차량 데이터·코드 (4.3.6)ISO 21434 운영·유지보수
SDV·전동화 전환에서 달라지는 점
주행 데이터를 모아 모델을 개선하는 것이 SDV 의 사업 모델인데, 그 데이터에는 찍힌 사람들이 들어 있습니다. 주행을 위한 수집과 학습을 위한 활용은 법적으로 다른 근거를 요구하며, 둘은 자동으로 이어지지 않습니다.
인증·심사에서 요구되는 증적
촬영 사실 표시 방법, 비식별 처리 절차, 원본 활용 시의 처리 근거·보유기간·반출 이력.
촬영 사실 표시 방법, 비식별 처리 절차, 원본 활용 시의 처리 근거·보유기간·반출 이력.
🚗 이 위협을 직접 공격·방어해 보기
백엔드·OTA·개인정보 실습 →
모의 침투 콘솔에서 실제로 공격을 실행하고, 방어를 적용해 다시 확인합니다.