○  고려대학교(총장 김동원) 김휘강 교수의 해킹대응기술연구실(HCRL)과 국민대학교(총장 정승렬) 전상훈 교수가 이끄는 모빌리티사이버보안연구실(MoSE) 공동연구팀이 차량 보안 분야의 세계적 학술대회인 USENIX VehicleSec 2026(The 4th USENIX Symposium on Vehicle Security and Privacy)에서 최우수 아티팩트상(Best Artifact Award)을 수상했음

○  VehicleSec은 세계 최고 권위의 보안 학회인 USENIX Security Symposium과 연계하여 개최되는 차량 보안 분야의 대표 국제 심포지엄으로, 올해 대회는 8월 10일부터 11일까지 미국 볼티모어에서 열렸음. 이번에 게재가 확정된 논문 "AutoHack: A Physically Verified Multi-Bus CAN Dataset for Intrusion Detection System Evaluation"은 송유찬(고려대)·안세준(국민대) 학생이 공동 제1저자로, 백승진(고려대)·김현성(국민대) 학생이 공저자로 참여하고 양교의 김휘강·전상훈 교수가 교신저자를 맡아, 두 대학 연구진이 처음부터 끝까지 함께 완성한 공동연구 성과임

○  이번 연구는 실제 주행 중인 차량에서 수집한 차량 사이버보안 데이터셋 'AutoHack Dataset'을 제안했음. 기존 공개 데이터셋 대부분은 시뮬레이션 환경이나 단일 CAN 버스에서 수집된 데다, CAN 메시지가 일정한 주기로 발생한다는 가정에 기반하고 있어 실제 차량에서 빈번하게 발생하는 비주기 통신을 반영하지 못하는 한계가 있었음. 이와 달리 이번 데이터셋은 차량 내 3개의 CAN 버스(C-CAN·P-CAN·B-CAN) 트래픽을 마이크로초 수준으로 동기화하여 수집함으로써 버스 간 상호작용과 공격 전파까지 분석할 수 있도록 했으며, 진단 프로토콜(UDS) 기반의 이벤트성 비주기 통신을 포함하여 주기성 분석에 의존하는 기존 침입탐지 모델의 한계를 정밀하게 검증할 수 있도록 설계한 점이 핵심 차별점임

○  특히 이 데이터셋은 국내 유일의 실차 기반 자동차 해킹·방어 경진대회인 'AutoHack 2025'에 실제 출제·적용되었음. 데이터셋에 포함된 모든 공격은 주행 중 엔진 정지, 긴급구조 자동 발신 등 실제 차량에 미치는 물리적 영향을 직접 확인하여 신뢰성을 검증한 것으로, 전국 27개 대학 111명이 예선에 참가한 가운데 본선에 진출한 10개 팀이 3일간 이 데이터셋으로 침입탐지 모델을 개발·경쟁하며 그 실용성과 난이도가 실전에서 검증되었음. 대회 우승 모델과의 벤치마크 비교 결과까지 데이터셋과 함께 공개되었으며, 연구실 내부 실험에 머무르는 기존 데이터셋 연구와 달리 대규모 대회 운영을 통해 외부 검증을 거친 것이 국제 학계에서 높은 평가를 받은 배경임.

○  이번 논문은 학회의 아티팩트 평가(Artifact Evaluation)에서 'Artifacts Available(공개성)', 'Artifacts Functional(기능성)', 'Results Reproduced(재현성)' 3개 뱃지를 모두 획득했음. 아티팩트 평가는 논문뿐 아니라 연구에 사용된 데이터셋과 코드까지 공개하고 그 완성도를 아티팩트 평가위원회(AEC)가 심사하는 절차로, 후속 연구자들이 동일한 환경에서 연구를 이어갈 수 있도록 하는 개방형 연구 문화의 핵심 제도로 자리잡고 있다. 공동연구팀은 3개 뱃지를 모두 획득한 데 이어 그중에서도 가장 우수한 아티팩트에 수여되는 최우수 아티팩트상까지 수상하며 연구의 개방성과 신뢰성을 국제적으로 인정받았음. 데이터셋과 벤치마크 코드는 Zenodo를 통해 누구나 활용할 수 있도록 공개되어 있음