KR102587902B1 - Vehicle data security processing system of electronic control unit - Google Patents

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KR102587902B1
KR102587902B1 KR1020230099129A KR20230099129A KR102587902B1 KR 102587902 B1 KR102587902 B1 KR 102587902B1 KR 1020230099129 A KR1020230099129 A KR 1020230099129A KR 20230099129 A KR20230099129 A KR 20230099129A KR 102587902 B1 KR102587902 B1 KR 102587902B1
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박현주
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주식회사 시옷
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    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/40Network security protocols
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R16/00Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for

Abstract

본 발명은 차량내 다양한 ECU로부터 실시간으로 생성되는 대용량 차량 데이터에 대해 통신 효율을 증가시키고, 보안성을 향상시키기 위해 데이터를 보안처리하여 전송하는 전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle data security processing system for an electronic control device that securely processes and transmits large amounts of vehicle data generated in real time from various ECUs in the vehicle to increase communication efficiency and improve security.

Description

전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템{Vehicle data security processing system of electronic control unit}{Vehicle data security processing system of electronic control unit}

본 발명은 전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 차량내 다양한 ECU로부터 실시간으로 생성되는 대용량 차량 데이터에 대해 통신 효율을 증가시키고, 보안성을 향상시키기 위해 데이터를 보안처리하여 전송하는 전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle data security processing system for electronic control devices, and more specifically, to secure data to increase communication efficiency and improve security for large amounts of vehicle data generated in real time from various ECUs in the vehicle. This relates to a vehicle data security processing system for electronic control devices that transmits data.

차량용 부품의 전자화가 급속도로 진행됨에 따라 차량에 탑재되는 전자장치의 종류와 수가 크게 증가되고 있다.As the electronicization of vehicle parts progresses rapidly, the types and number of electronic devices mounted on vehicles are greatly increasing.

전자장치는 크게 파워트레인(power train) 제어 시스템, 바디(body) 제어 시스템, 새시(chassis) 제어 시스템, 차량 네트워크(network), 멀티미디어(multimedia) 시스템 등에서 사용될 수 있다. 파워트레인 제어 시스템은 엔진 제어 시스템, 자동 변속 제어 시스템 등을 포함할 수 있다. 바디 제어 시스템은 바디 전장품 제어 시스템, 편의 장치 제어 시스템, 램프(lamp) 제어 시스템 등을 포함할 수 있다. 새시 제어 시스템은 조향 장치 제어 시스템, 브레이크(brake) 제어 시스템, 서스팬션(suspension) 제어 시스템 등을 포함할 수 있다. Electronic devices can be largely used in power train control systems, body control systems, chassis control systems, vehicle networks, and multimedia systems. The powertrain control system may include an engine control system, an automatic transmission control system, etc. The body control system may include a body electronics control system, a convenience device control system, a lamp control system, etc. The chassis control system may include a steering control system, a brake control system, a suspension control system, etc.

차량 네트워크는 CAN(controller area network), 플렉스레이(FlexRay) 기반의 네트워크, MOST(media oriented system transport) 기반의 네트워크 등을 포함할 수 있다. 멀티미디어 시스템은 항법 장치 시스템, 텔레매틱스(telematics) 시스템, 인포테이먼트(infotainment) 시스템 등을 포함할 수 있다.Vehicle networks may include CAN (controller area network), FlexRay-based networks, MOST (media oriented system transport)-based networks, etc. The multimedia system may include a navigation system, a telematics system, an infotainment system, etc.

이러한 시스템들 및 시스템들 각각을 구성하는 전자장치들은 차량 네트워크를 통해 연결되어 있으며, 전자장치들 각각의 기능을 지원하기 위한 차량 네트워크가 요구되고 있다. CAN은 최대 1Mbps의 전송 속도를 지원할 수 있으며, 충돌된 프레임의 자동 재전송, CRC(cycle redundancy check) 기반의 오류 검출 등을 지원할 수 있다.These systems and the electronic devices that make up each of the systems are connected through a vehicle network, and a vehicle network is required to support the functions of each electronic device. CAN can support transmission rates of up to 1Mbps, automatic retransmission of collided frames, and error detection based on CRC (cycle redundancy check).

플렉스레이 기반의 네트워크는 최대 10Mbps의 전송 속도를 지원할 수 있으며, 2채널을 통한 데이터의 동시전송, 동기 방식의 데이터 전송 등을 지원할 수 있다. MOST 기반의 네트워크는 고품질의 멀티미디어를 위한 통신 네트워크로, 최대 150Mbps의 전송 속도를 지원할 수 있다.FlexRay-based networks can support transmission speeds of up to 10Mbps, and can support simultaneous data transmission through two channels and synchronous data transmission. The MOST-based network is a communication network for high-quality multimedia and can support transmission speeds of up to 150Mbps.

한편, 차량의 텔레매틱스 시스템, 인포테이먼트 시스템, 향상된 안전 시스템 등은 높은 전송 속도, 시스템 확장성 등을 요구하며, CAN, 플렉스레이 기반의 네트워크 등은 이를 충분히 지원하지 못한다. MOST 기반의 네트워크는 CAN 및 플렉스레이 기반의 네트워크에 비해 높은 전송 속도를 지원할 수 있으나, 차량의 모든 네트워크에 MOST 기반의 네트워크가 적용되기 위해서는 많은 비용이 소모된다. 이러한 문제들에 의해, 차량 네트워크로 이더넷(ethernet) 기반의 네트워크가 고려될 수 있다. 이더넷 기반의 네트워크는 한 쌍의 권선을 통한 양방향 통신을 지원할 수 있으며, 최대 10Gbps의 전송 속도를 지원할 수 있다.Meanwhile, vehicle telematics systems, infotainment systems, and improved safety systems require high transmission speeds and system scalability, and CAN and FlexRay-based networks do not sufficiently support these. MOST-based networks can support higher transmission rates than CAN and FlexRay-based networks, but it costs a lot of money to apply MOST-based networks to all networks in a vehicle. Due to these problems, an Ethernet-based network may be considered as a vehicle network. Ethernet-based networks can support two-way communication over a pair of windings and can support transmission speeds of up to 10 Gbps.

이렇게 차량 네트워크를 통해 연결되는 전자장치들은 각각 ECU를 구비하며, 차량 내 다양한 ECU가 생성하는 데이터는 그 수와 양이 차량 운행에 비례하여 기하급수적으로 생성되기 때문에, 이를 효율적으로 처리해야 하는 기술이 요구되고 있는 실정이다.Electronic devices connected through the vehicle network each have an ECU, and the number and amount of data generated by various ECUs in the vehicle are generated exponentially in proportion to the vehicle operation, so technology that must efficiently process this data is required. It is being demanded.

한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.Meanwhile, the above-mentioned background technology is technical information that the inventor possessed for deriving the present invention or acquired in the process of deriving the present invention, and cannot necessarily be said to be known technology disclosed to the general public before filing the application for the present invention. .

한국공개특허 제10-2022-0028879호Korean Patent Publication No. 10-2022-0028879

본 발명의 일측면은 차량내 다양한 ECU로부터 실시간으로 생성되는 대용량 차량 데이터에 대해 통신 효율을 증가시키고, 보안성을 향상시키기 위해 데이터를 보안처리하여 전송하는 전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템을 제공한다.One aspect of the present invention provides a vehicle data security processing system of an electronic control device that securely processes and transmits data to increase communication efficiency and improve security for large amounts of vehicle data generated in real time from various ECUs in the vehicle. do.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problem of the present invention is not limited to the technical problem mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

본 발명의 일 실시예에 따른 전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템은 차량내 다양한 ECU로부터 실시간으로 생성되는 대용량 차량 데이터에 대해 통신 효율을 증가시키고, 보안성을 향상시키기 위해 데이터를 보안처리하여 전송한다.The vehicle data security processing system of the electronic control device according to an embodiment of the present invention increases communication efficiency for large amounts of vehicle data generated in real time from various ECUs in the vehicle, and securely processes and transmits the data to improve security. do.

상기 전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템은,The vehicle data security processing system of the electronic control device is,

차량 내 구비된 ECU(Electronic Control Unit)가, 차량 운행과 관련된 데이터를 생성하는 단계;A step where an ECU (Electronic Control Unit) provided in the vehicle generates data related to vehicle operation;

상기 데이터의 특징에 기초하여 데이터의 전처리 여부를 결정하는 단계; determining whether to pre-process the data based on the characteristics of the data;

전처리된 데이터 또는 전처리 되지 않은 데이터를 암호화하는 단계; 및Encrypting preprocessed data or non-preprocessed data; and

암호화된 데이터를 전송하는 단계를 포함한다.It includes transmitting encrypted data.

상기 데이터의 특징에 기초하여 데이터의 전처리 여부를 결정하는 것은,Deciding whether to preprocess the data based on the characteristics of the data,

n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터를 비교하여 두 데이터가 동일한 경우 데이터를 삭제하고,Compare the nth generated data and the n-1th generated data and delete the data if the two data are the same.

n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터를 비교하여 두 데이터가 상이하면서 n번째로 생성된 데이터가 문자로만 구성된 데이터인 것으로 확인되면 n번째로 생성된 데이터는 전처리 과정을 생략하는 것으로 판단하고,By comparing the nth generated data and the n-1th generated data, if the two data are different and it is confirmed that the nth generated data is data consisting of only characters, the preprocessing process is omitted for the nth generated data. Judging that it is,

n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터를 비교하여 두 데이터가 상이하면서 n번째로 생성된 데이터가 숫자로만 구성된 데이터인 것으로 확인되면, n번째로 생성된 데이터는 전처리 과정을 수행하는 것으로 결정하여, n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터의 차이값을 산출하는 전처리 과정을 더 수행하는 것을 특징으로 한다.By comparing the nth generated data and the n-1th generated data, if the two data are different and it is confirmed that the nth generated data is data consisting only of numbers, the nth generated data is preprocessed. It is decided to do so, and a preprocessing process is further performed to calculate the difference between the n-th generated data and the n-1-th generated data.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 차량내 다양한 ECU로부터 실시간으로 생성되는 대용량 차량 데이터에 대해 통신 효율을 증가시키고, 보안성을 향상시키기 위해 데이터를 보안처리하여 전송할 수 있다.According to one aspect of the present invention described above, in order to increase communication efficiency and improve security for large-capacity vehicle data generated in real time from various ECUs in the vehicle, the data can be securely processed and transmitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 차량 데이터 수집 및 보안 전송 처리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 차량 데이터 수집 및 보안 전송 처리 방법의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 3 및 도 4는 데이터 암호화 과정의 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.
1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a large-capacity vehicle data collection and secure transmission processing system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a diagram illustrating a schematic configuration of a large-capacity vehicle data collection and secure transmission processing method according to an embodiment of the present invention.
Figures 3 and 4 are diagrams showing a specific example of a data encryption process.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.The detailed description of the present invention described below refers to the accompanying drawings, which show by way of example specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention. It should be understood that the various embodiments of the invention are different from one another but are not necessarily mutually exclusive. For example, specific shapes, structures and characteristics described herein may be implemented in one embodiment without departing from the spirit and scope of the invention. Additionally, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, the detailed description that follows is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the invention is limited only by the appended claims, together with all equivalents to what those claims assert, if properly described. Similar reference numbers in the drawings refer to identical or similar functions across various aspects.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 차량 데이터 수집 및 보안 전송 처리 시스템의 개략적인 흐름이 도시된 순서도이다.1 is a flowchart showing the schematic flow of a large-capacity vehicle data collection and secure transmission processing system according to an embodiment of the present invention.

본 발명에 따른 전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템은 차량내 다양한 ECU로부터 실시간으로 생성되는 대용량 차량 데이터에 대해 통신 효율을 증가시키고, 보안성을 향상시키기 위해 데이터를 보안처리하여 전송한다.The vehicle data security processing system of the electronic control device according to the present invention increases communication efficiency for large amounts of vehicle data generated in real time from various ECUs in the vehicle, and securely processes and transmits the data to improve security.

구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 차량 데이터 수집 및 보안 전송 처리 시스템(1)은 데이터 생성부(100), 데이터수집 설정부(200), 데이터 전처리부(300), 데이터 저장부(400), 데이터 보안처리부(500) 및 데이터 전송부(600)를 포함한다.Specifically, the large-capacity vehicle data collection and secure transmission processing system 1 according to an embodiment of the present invention includes a data generation unit 100, a data collection setting unit 200, a data preprocessing unit 300, and a data storage unit ( 400), a data security processing unit 500, and a data transmission unit 600.

여기서, 본 발명에 따른 대용량 차량 데이터 수집 및 보안 전송 처리 시스템을 구성하는 데이터 생성부(100), 데이터수집 설정부(200), 데이터 전처리부(300), 데이터 저장부(400), 데이터 보안처리부(500) 및 데이터 전송부(600)는 차량 내 구비되는 하나의 장치에 의해 구현되거나, 복수의 서로 다른 장치에 분산되어 구현될 수 있다.Here, a data generation unit 100, a data collection setting unit 200, a data preprocessing unit 300, a data storage unit 400, and a data security processing unit, which constitute the large-capacity vehicle data collection and secure transmission processing system according to the present invention. 500 and the data transmission unit 600 may be implemented by a single device installed in the vehicle, or may be implemented by being distributed across a plurality of different devices.

데이터 생성부(100)는 차량 운행 과정에서 사용자에게 제공될 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 데이터 생성부(100)에서 생성되는 데이터는 속도, 오일량, 온도, 습도, 알림 메시지, GPS 좌표값 등의 형태일 수 있으며, 이 외에도 차량 운용 과정에서 발생되는 다양한 형태의 데이터를 더 포함할 수 있다.The data generator 100 may generate data to be provided to the user during vehicle operation. For example, the data generated by the data generator 100 may be in the form of speed, oil amount, temperature, humidity, notification message, GPS coordinate value, etc. In addition, various types of data generated during vehicle operation may be used. More may be included.

데이터수집 설정부(200)는 생성된 데이터에 데이터 수집 설정값을 부여한다. The data collection setting unit 200 assigns data collection settings to the generated data.

구체적으로, 데이터수집 설정부(200)는 데이터를 생성한 ECU의 종류, 데이터의 종류 및 특성에 따라 서로 다른 식별값을 부여하여 부여한 식별값에 따라 데이터를 분류하여 관리한다.Specifically, the data collection setting unit 200 assigns different identification values depending on the type of ECU that generates the data and the type and characteristics of the data, and classifies and manages the data according to the assigned identification values.

이 과정에서, 데이터수집 설정부(200)는 데이터별로 부여된 식별값의 특징에 기초하여 데이터의 전처리 여부를 결정한다.In this process, the data collection setting unit 200 determines whether to preprocess the data based on the characteristics of the identification value assigned to each data.

구체적으로, 데이터수집 설정부(200)는 특정 ECU에서 n번째 데이터가 생성되면, n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터를 비교하여 두 데이터가 동일한 경우 데이터를 삭제함으로써 불필요한 데이터가 전송되는 것을 방지하여 데이터 통신에 요구되는 에너지를 절감할 수 있다.Specifically, when the n-th data is generated in a specific ECU, the data collection setting unit 200 compares the n-th generated data and the n-1-th generated data, and if the two data are the same, deletes the data, thereby creating unnecessary data. By preventing data from being transmitted, the energy required for data communication can be saved.

한편, 데이터수집 설정부(200)는 n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터를 비교하여 두 데이터가 상이하면서 n번째로 생성된 데이터가 문자로만 구성된 데이터인 것으로 확인되면 n번째로 생성된 데이터는 전처리 과정을 생략하는 것으로 판단한다.Meanwhile, the data collection setting unit 200 compares the n-th generated data and the n-1-th generated data, and if it is determined that the two data are different and the n-th generated data is data consisting of only characters, the n-th generated data is It is judged that the data generated by omitting the preprocessing process.

반면, 데이터수집 설정부(200)는 n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터를 비교하여 두 데이터가 상이하면서 n번째로 생성된 데이터가 숫자로만 구성된 데이터인 것으로 확인되면, n번째로 생성된 데이터는 전처리 과정을 수행하는 것으로 결정하여, 전처리 과정이 요구되는 데이터를 데이터 전처리부(300)로 전송한다.On the other hand, the data collection setting unit 200 compares the n-th generated data and the n-1-th generated data, and if it is confirmed that the two data are different and the n-th generated data is data consisting only of numbers, n It is determined that the first generated data is to be subjected to a pre-processing process, and the data requiring a pre-processing process is transmitted to the data pre-processing unit 300.

데이터 전처리부(300)는 n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터의 차이값을 산출하는 전처리 과정을 수행한다.The data pre-processing unit 300 performs a pre-processing process to calculate the difference between the n-th generated data and the n-1-th generated data.

데이터 전처리부(300)는 n번째로 생성된 데이터를 차이값으로 변환하여 데이터 저장부(400)로 전송한다. 예컨대, n-1번째로 생성된 데이터가 19℃이고, n번째로 생성된 데이터가 20℃인 경우, 데이터 전처리부(300)는 n번째로 생성된 데이터의 데이터값인 20℃를 +1이라는 데이터값으로 변환하여 데이터 저장부(400)로 전송한다.The data pre-processing unit 300 converts the n-th generated data into a difference value and transmits it to the data storage unit 400. For example, if the n-1th generated data is 19℃ and the nth generated data is 20℃, the data preprocessor 300 sets 20℃, the data value of the nth generated data, as +1. It is converted into a data value and transmitted to the data storage unit 400.

데이터 저장부(400)는 전처리된, 또는 전처리되지 않은 데이터를 저장한다.The data storage unit 400 stores preprocessed or non-preprocessed data.

데이터 보안처리부(500)는 데이터 저장부(400)에 저장된 데이터를 암호화한다. 데이터 보안처리부(500)의 구체적인 암호화 과정은 후술하기로 한다.The data security processing unit 500 encrypts data stored in the data storage unit 400. The specific encryption process of the data security processing unit 500 will be described later.

데이터 전송부(600)는 데이터 보안처리부(500)에 의해 암호화된 데이터를 차량 내 다른 장치로 전송한다.The data transmission unit 600 transmits data encrypted by the data security processing unit 500 to another device in the vehicle.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대용량 차량 데이터 수집 및 보안 전송 처리 방법의 개략적인 흐름이 도시된 순서도이다.Figure 2 is a flow chart illustrating a schematic flow of a large-capacity vehicle data collection and secure transmission processing method according to an embodiment of the present invention.

본 발명에 따른 대용량 차량 데이터 수집 및 보안 전송 처리 방법은, 도 1에 도시된 본 발명에 따른 본 발명에 따른 대용량 차량 데이터 수집 및 보안 전송 처리 시스템에 의해 수행될 수 있다.The large-capacity vehicle data collection and secure transmission processing method according to the present invention can be performed by the large-capacity vehicle data collection and secure transmission processing system according to the present invention shown in FIG. 1.

구체적으로, 본 발명에 따른 대용량 차량 데이터 수집 및 보안 전송 처리 방법은 차량 내 구비된 ECU(Electronic Control Unit)가, 차량 운행과 관련된 데이터를 생성하는 단계; 상기 데이터의 특징에 기초하여 데이터의 전처리 여부를 결정하는 단계; 전처리된 데이터 또는 전처리 되지 않은 데이터를 암호화하는 단계; 및 암호화된 데이터를 전송하는 단계를 포함한다. 상술한 각 단계에 대한 구체적인 설명은 도 1에서 상술하였으므로, 반복되는 설명은 생략하기로 한다.Specifically, the large-capacity vehicle data collection and secure transmission processing method according to the present invention includes the steps of generating data related to vehicle operation by an ECU (Electronic Control Unit) provided in the vehicle; determining whether to pre-process the data based on the characteristics of the data; Encrypting preprocessed data or non-preprocessed data; and transmitting encrypted data. Since detailed descriptions of each of the above-mentioned steps are described in detail in FIG. 1, repeated descriptions will be omitted.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 보안처리부는, 데이터의 Hash 값 연산하고, 차량 수집 단말 내 Hash값에 대해. 데이터ID, ECU식별ID, 수집단말ID, 데이터수집설정값을 활용해 키 연산을 하여 해당 키로 대칭키 암호화를 수행할 수 있다.Meanwhile, the data security processing unit according to an embodiment of the present invention calculates the Hash value of the data and the Hash value in the vehicle collection terminal. Symmetric key encryption can be performed using the key by performing key calculation using the data ID, ECU identification ID, collection terminal ID, and data collection settings.

몇몇 다른 실시예에서, 데이터 보안처리부는 전처리된 또는 전처리 되지 않은 데이터를 소정 크기의 열과 행으로 구성된 데이터 행렬로 변환하여 데이터 행렬에 따라 나열된 각각의 비트에 2차원 좌표값을 설정한다.In some other embodiments, the data security processing unit converts preprocessed or non-preprocessed data into a data matrix composed of columns and rows of a predetermined size and sets a two-dimensional coordinate value for each bit listed according to the data matrix.

이후, 데이터 보안처리부는 소정 크기의 열과 행으로 구성된 데이터 행렬을 이미지화하여, 이미지로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 추출된 특징점에 기초하여 데이터 행렬에 따라 나열된 각각의 비트를 시프트함으로써 데이터를 암호화할 수 있다.Afterwards, the data security processing unit images a data matrix composed of columns and rows of a predetermined size, extracts at least one feature point from the image, and encrypts the data by shifting each bit listed according to the data matrix based on the extracted feature point. You can.

구체적으로, 데이터 보안처리부는 데이터를 구성하는 비트열을 미리 정해진 크기의 행렬로 나열할 수 있다.Specifically, the data security processing unit may arrange the bit strings constituting the data in a matrix of a predetermined size.

예컨대, 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 데이터 보안처리부는 가로로 최대 10개의 비트가 나열되도록 데이터를 구성하는 비트열을 나열하며, 첫번째부터 열번째 비트는 1열에, 열한번째 비트부터 스무번째 비트는 2열에 나열하여 n열로 구성된 행렬에 따라 비트를 나열할 수 있다.For example, as shown in Figures 3 and 4, the data security processing unit arranges the bit strings constituting the data so that a maximum of 10 bits are arranged horizontally, with the first to tenth bits in column 1 and the eleventh to twentieth bits in the first column. Bits can be arranged in 2 columns according to a matrix consisting of n columns.

이때, 데이터 보안처리부는 가장 먼저 매핑된 데이터 영역 (1, 1)의 2차원 좌표값을 부여하고, 두번째로 나열 데이터는 (1, 2)의 2차원 좌표값을 부여하며, 이와 같은 방법으로 가장 나중에 배열된 데이터는(n, m)의 2차원 좌표값이 할당될 수 있다.At this time, the data security processing unit gives the two-dimensional coordinate value of the first mapped data area (1, 1), and the second listed data gives the two-dimensional coordinate value of (1, 2), and in this way, the most Data arranged later can be assigned two-dimensional coordinate values of (n, m).

이후, 데이터 보안처리부는 데이터 행렬 정보를 이미지로 변환할 수 있다.Afterwards, the data security processing unit may convert the data matrix information into an image.

데이터 보안처리부는 생성된(변환된) 이미지를 적어도 두 영역으로 분할한다. 일 실시예에서, 데이터 보안처리부는 미리 설정된 영역에 따라 이미지를 두 영역으로 분할할 수 있다. 일 실시예에서, 암호화 단계는 생성된 이미지로부터 제1 영역으로부터 적어도 세 개의 특징점을 추출하여 제1 특징점 그룹을 생성하고, 제2 영역으로부터 세 개의 특징점을 추출하여 제2 특징점 그룹을 생성한다.The data security processing unit divides the generated (converted) image into at least two areas. In one embodiment, the data security processing unit may divide the image into two areas according to a preset area. In one embodiment, the encryption step generates a first feature point group by extracting at least three feature points from the first area of the generated image, and creates a second feature point group by extracting three feature points from the second region.

데이터 보안처리부는 제1 특징점 그룹을 구성하는 적어도 세 개의 특징점을 연결하는 제1 특징도형을 생성하고, 제2 특징점 그룹을 구성하는 적어도 세 개의 특징점을 연결하는 제2 특징도형을 생성한다.The data security processing unit generates a first feature shape connecting at least three feature points constituting the first feature point group, and generates a second feature figure connecting at least three feature points constituting the second feature point group.

이후, 데이터 보안처리부는 제1 특징도형의 무게중심을 추출하여 제1 무게중심으로 설정하고, 제2 특징도형의 무게중심을 추출하여 제2 무게중심으로 설정한다.Thereafter, the data security processing unit extracts the center of gravity of the first feature shape and sets it as the first center of gravity, and extracts the center of gravity of the second feature figure and sets it as the second center of gravity.

계속해서, 데이터 보안처리부는, 이미지 상에 상기 제1 무게중심 및 상기 제2 무게중심을 표시하여, 상기 제1 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제1 난수로 설정하고, 상기 제1 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제2 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제3 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제4 난수로 설정한다.Subsequently, the data security processing unit displays the first center of gravity and the second center of gravity on the image, sets the horizontal axis pixel coordinate value of the first center of gravity to a first random number, and sets the horizontal axis pixel coordinate value of the first center of gravity to a first random number. The vertical axis pixel coordinate value of is set to a second random number, the horizontal axis pixel coordinate value of the second center of gravity is set to a third random number, and the vertical axis pixel coordinate value of the second center of gravity is set to a fourth random number. do.

데이터 보안처리부는, 데이터 행렬을 구성하는 각각의 비트를 제4 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제1 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 1차 변형 행렬 데이터를 생성한다.The data security processing unit generates first transformation matrix data by horizontally shifting each bit constituting the data matrix by a fourth random number and then vertically shifting it by a first random number.

마지막으로, 데이터 보안처리부는, 1차 변형 행렬 데이터를 구성하는 각각의 비트열을 제2 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제3 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 2차 변형 행렬 데이터를 생성한다. Finally, the data security processing unit generates secondary transformation matrix data by horizontally shifting each bit string constituting the first transformation matrix data by a second random number and then vertically shifting it by a third random number.

일 실시예에서, 데이터 보안처리부는 ARIA(Academy Research Institute Agency), ECC(Elliptic Curve Cryptosystem) 등과 같은 경량 암 복호화 알고리즘을 이용하여 암 복호화 절차를 구현할 수도 있다.In one embodiment, the data security processing unit may implement an encryption and decryption procedure using a lightweight encryption and decryption algorithm such as ARIA (Academy Research Institute Agency), ECC (Elliptic Curve Cryptosystem), etc.

한편, 데이터 보안처리부는 데이터 행렬이 시프트되어 암호화된 펌웨어를 전송하는 과정에서, 암호화 단계에 의해 생성된 네 개의 난수정보를 ECU로 함께 전송한다.Meanwhile, the data security processing unit transmits four random number information generated by the encryption step to the ECU in the process of shifting the data matrix and transmitting the encrypted firmware.

이에 따라, ECU는 수신된 난수 정보들에 기초하여 변형된 행렬 데이터를 원래의 행렬로 복조하여 데이터를 수신할 수 있다.Accordingly, the ECU can receive data by demodulating the transformed matrix data into the original matrix based on the received random number information.

몇몇 또 다른 실시예에서, 데이터 보안처리부는 생성된 데이터의 용량이 미리 설정된 기준용량을 초과하는 대용량 데이터인 것으로 확인되면, 상술한 방법과는 다른 암호화 방법으로 대용량 데이터를 암호화한다.In some other embodiments, when the data security processing unit determines that the capacity of the generated data exceeds a preset standard capacity, it encrypts the large amount of data using an encryption method different from the method described above.

이를 위해, 데이터 보안처리부는 관심영역 설정부 및 변환부를 포함한다.For this purpose, the data security processing unit includes a region of interest setting unit and a conversion unit.

관심영역 설정부는 촬영영상의 전체 영역 중 암호화될 영역을 관심영역으로 설정한다.The area of interest setting unit sets the area to be encrypted among the entire area of the captured image as the area of interest.

즉, 관심영역 설정부는 이미지 형태의 대용량 데이터를 영상 분석하여, 원본 이미지의 전체 영역 중 암호화가 필요한 특징적인 부분을 검출함으로써, 후술하게 될 변환부가 설정된 영역에 대해서만 부분적으로 암호화하도록 하여 데이터 처리에 요구되는 연산량 및 시간을 단축시킬 수 있다.In other words, the region of interest setting unit analyzes large amounts of data in the form of images and detects characteristic parts that require encryption among the entire area of the original image, and the conversion unit, which will be described later, partially encrypts only the set area, thereby requiring data processing. The amount of computation and time required can be reduced.

이를 위해, 일 실시예에서, 관심영역 설정부는 원본 이미지를 구성하는 복수의 객체를 추출하고, 추출된 복수의 객체 중 미리 학습된 객체에 대응되는 객체를 특징객체로 설정하고, 설정된 상기 특징객체가 포함되도록 상기 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 한다.To this end, in one embodiment, the region of interest setting unit extracts a plurality of objects constituting the original image, sets an object corresponding to a previously learned object among the extracted plurality of objects as a feature object, and sets the feature object. The region of interest is set to be included.

일 실시예에서, 관심영역 설정부는 촬영영상으로부터 특징벡터를 추출하고, 추출된 특징벡터를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값을 입력하여, 이에 대한 출력값을 기초로 촬영영상에 포함된 복수의 객체를 구분할 수 있다. 이러한 인공 신경망을 이용한 객체 검출 방법은 영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.In one embodiment, the region of interest setting unit extracts a feature vector from the captured image, inputs the extracted feature vector as an input value of an artificial neural network that has previously learned, and selects a plurality of objects included in the captured image based on the output value. can be distinguished. Since this object detection method using an artificial neural network is a widely used technology in the image processing field, detailed description will be omitted.

일 실시예에서, 관심영역 설정부는 이미지 데이터에 대한 히스토그램(histogram)을 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.In one embodiment, the region of interest setting unit may set the region of interest using a histogram for image data.

히스토그램은 영상의 픽셀들에 대한 명암값의 분포를 나타내는 정보이다.A histogram is information representing the distribution of brightness values for pixels of an image.

관심영역 설정부는 촬영영상을 구성하는 픽셀들에 대한 전체 히스토그램과, 촬영영상의 소정 영역에 대한 부분적인 히스토그램을 생성할 수 있다. The region of interest setting unit may generate an overall histogram for pixels constituting the captured image and a partial histogram for a predetermined area of the captured image.

관심영역 설정부는 원본 이미지를 R, G, B 채널로 분리하고, 분리된 각각의 채널에 대하여 가로축을 256의 밝기 편차를 갖는 256 gray level 영상의 명암 값을 나타내고, 세로축을 각 명암 값의 빈도 수를 나타내는 히스토그램을 생성할 수 있다. 히스토그램을 생성하는 구체적인 방법은 기 공지된 기술이므로, 더 이상의 구체적인 설명은 생략하기로 한다.The region of interest setting unit separates the original image into R, G, and B channels, and for each separated channel, the horizontal axis represents the contrast value of the 256 gray level image with a brightness deviation of 256, and the vertical axis represents the frequency of each contrast value. You can create a histogram representing . Since the specific method for generating a histogram is a known technology, further detailed description will be omitted.

관심영역 설정부는 원본 이미지에 대한 전체 히스토그램 및 부분 히스토그램을 이용하여 관심영역을 추출하기 위한 컨벌루션 필터를 선택할 수 있다.The region of interest setting unit can select a convolution filter to extract the region of interest using the full histogram and partial histogram of the original image.

컨벌루션 필터는 기준 프레임의 관심 영역에 해당되는 이미지인 기준 이미지를 다양한 효과로 처리하기 위하여 사용되는 임의의 픽셀 사이즈로 구성된 행렬이며, 이미지 커널(image kernel) 또는 컨벌루션 커널(convolution kernel)로도 불리운다. 관심영역 설정부는 다양한 종류의 컨벌루션 필터가 저장되어 있으며, 예를 들어 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 윤곽선 처리(outlining) 및 엠보싱(embossing) 컨벌루션 필터를 포함할 수 있다. 이 외에도, 영상 처리 장치(100)는 사용자로부터 설정되거나 외부 장치로부터 수집된 다양한 형태의 컨벌루션 필터를 더 포함할 수 있다A convolution filter is a matrix composed of arbitrary pixel sizes used to process a reference image, which is an image corresponding to the area of interest of the reference frame, with various effects, and is also called an image kernel or convolution kernel. The region of interest setting unit stores various types of convolutional filters and may include, for example, blurring, sharpening, outlining, and embossing convolutional filters. In addition, the image processing device 100 may further include various types of convolution filters set by the user or collected from an external device.

관심영역 설정부는 촬영영상에 컨벌루션 필터를 적용하여 출력 이미지를 생성할 수 있다. 구체적으로, 관심영역 설정부는 3X3 행렬로 구성된 컨벌루션 필터들이 저장될 수 있으며, 각각의 컨벌루션 필터는 행렬 요소별로 수치값이 설정될 수 있다. 예컨대, 컨벌루션 필터는 왼쪽 상단부터 순차적으로 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1의 값이 설정될 수 있다.The region of interest setting unit may generate an output image by applying a convolutional filter to the captured image. Specifically, the region of interest setting unit may store convolutional filters composed of a 3X3 matrix, and each convolutional filter may have a numerical value set for each matrix element. For example, the convolution filter may be set to values of 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 sequentially from the top left.

관심영역 설정부는 기준 이미지를 구성하는 어느 하나의 픽셀 및 해당 픽셀의 주변 픽셀들과 컨벌루션필터를 컨벌루션 연산하여 해당 픽셀의 출력값을 산출하며, 산출된 출력값을 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.The region of interest setting unit calculates an output value of a pixel by performing a convolution operation on a pixel constituting the reference image, surrounding pixels of the pixel, and a convolution filter, and can set the region of interest using the calculated output value.

예컨대, 관심영역 설정부는 미리 저장된 기준값과 픽셀별로 산출된 출력값을 비교하여 기준값과 가장 유사한 출력값을 가진 어느 하나의 픽셀을 선택하고, 선택된 픽셀을 기준으로 소정 반경 내의 영역을 관심영역으로 설정할 수 있다.For example, the region of interest setting unit may compare a pre-stored reference value with an output value calculated for each pixel, select a pixel with an output value most similar to the reference value, and set an area within a predetermined radius based on the selected pixel as the region of interest.

변환부는 관심영역 설정부에서 설정된 상기 관심영역에 포함된 모든 픽셀을 재배치하고, 재배치된 픽셀의 원래 위치 및 변경된 위치를 블록체인을 이용하여 암호화한다.The conversion unit rearranges all pixels included in the area of interest set in the area of interest setting unit, and encrypts the original and changed positions of the relocated pixels using blockchain.

변환부는 미리 정해진 퍼즐화 패턴을 이용하여 원래의 위치와는 다른 위치로 관심영역 내의 픽셀들을 이동시킬 수 있다. 또는, 변환부는 미리 정해진 패턴이 아닌 임의의 위치로 각각의 픽셀을 재배열할 수 있다.The conversion unit may move pixels within the region of interest to a location different from the original location using a predetermined puzzle pattern. Alternatively, the converter may rearrange each pixel to a random position rather than a predetermined pattern.

이후, 변환부는 상기 관심 영역의 픽셀 사이즈에 기초하여 개인 키를 생성하고, 생성된 상기 개인 키에 기초하여 공개 키를 생성하고, 상기 관심영역에 포함된 픽셀의 원래 위치로부터 변경된 위치를 나타내는 트랜잭션 정보를 해시 함수를 이용하여 해시값으로 변환하고, 상기 개인 키를 이용하여 상기 해시값을 암호화함으로써 상기 트랜잭션 정보에 대한 전자서명을 생성한다. 이와 같은 변환부의 구체적인 기능은 후술하기로 한다.Thereafter, the conversion unit generates a private key based on the pixel size of the region of interest, generates a public key based on the generated private key, and transaction information indicating the location changed from the original location of the pixel included in the region of interest. is converted to a hash value using a hash function, and the hash value is encrypted using the private key to generate an electronic signature for the transaction information. The specific functions of this conversion unit will be described later.

일 실시예에서, 상기 변환부는, 상기 관심영역의 가로축 픽셀의 개수를 카운팅하여 제3 변수를 생성하고, 상기 관심영역의 세로축 픽셀의 개수를 카운팅하여 제4 변수를 생성한다.In one embodiment, the converter generates a third variable by counting the number of pixels on the horizontal axis of the region of interest, and generates a fourth variable by counting the number of pixels on the vertical axis of the region of interest.

변환부는 상기 제3 변수와 가장 가까운 소수를 제3 소수로 설정하고, 상기 제4 변수와 가장 가까운 소수를 제4 소수로 설정하며, 설정된 상기 제3 소수 및 상기 제4 소수를 이용하여 상기 개인 키 및 상기 공개 키를 생성하는 것을 특징으로 한다.The conversion unit sets the prime number closest to the third variable as the third prime number, sets the prime number closest to the fourth variable as the fourth prime number, and uses the set third prime number and the fourth prime number to key the private key. and generating the public key.

즉, 변환부는 비대칭 암호화 방법을 통해 픽셀들의 위치가 재배열된 관심영역을 암호화할 수 있다.That is, the conversion unit can encrypt the region of interest in which the positions of the pixels are rearranged through an asymmetric encryption method.

이러한 개인 키-공개 키 생성 방법은 RSA 암호화 알고리즘을 이용한 것으로, RSA 암호화 알고리즘은 널리 공개된 기술이므로 구체적인 공개 키 생성 과정은 생략하기로 한다.This private key-public key generation method uses the RSA encryption algorithm. Since the RSA encryption algorithm is a widely disclosed technology, the specific public key generation process will be omitted.

이러한 경우, 변환부는 생성된 공개 키를 보안 채널을 통해 다른 IoT 기기로 전송하여, IoT 기기들은 암호화된 데이터를 수신하게 되면 변환부로부터 수신된 공개 키를 이용하여 복호화할 수 있다.In this case, the converter transmits the generated public key to other IoT devices through a secure channel, and when the IoT devices receive the encrypted data, they can decrypt it using the public key received from the converter.

다른 실시예에서, 변환부는 촬영영상에 대한 제1 히스토그램과, 관심영역에 대한 제2 히스토그램을 생성하고, 상기 제1 히스토그램을 분석하여 가장 빈도수가 높은 밝기값을 제1 변수로 설정하고, 상기 제2 히스토그램을 분석하여 가장 빈도수가 높은 밝기값을 제2 변수로 설정하며, 설정된 상기 제1 소수 및 상기 제2 소수를 이용하여 상기 개인 키 및 상기 공개 키를 생성한다.In another embodiment, the conversion unit generates a first histogram for the captured image and a second histogram for the region of interest, analyzes the first histogram, sets the brightness value with the highest frequency as the first variable, and sets the brightness value with the highest frequency as the first variable. 2 The histogram is analyzed, the brightness value with the highest frequency is set as the second variable, and the private key and the public key are generated using the set first prime number and the second prime number.

이때, 변환부(300)는 상기 제1 변수와 상기 제2 변수가 동일한 밝기값인 경우, 상기 제2 히스토그램에서 차순위 빈도수가 높은 밝기값을 제2 변수로 재설정하는 것을 특징으로 한다.At this time, if the first variable and the second variable have the same brightness value, the converter 300 resets the brightness value with the next highest frequency in the second histogram as the second variable.

특히, 본 발명에 따른 변환부는 암호화되는 이미지 데이터의 개수가 미리 정해진 개수만큼 누적 저장될 때까지 상기 데이터의 전송 과정을 보류하고 있다가, 암호화된 이미지 데이터의 개수가 미리 정해진 개수만큼 누적 저장된 것으로 확인되면, 누적 저장된 데이터 그룹의 특징을 나타내는 변수 데이터를 설정하고, 설정된 변수 데이터에 기초하여 상기 이미지 데이터를 암호화하는 것을 특징으로 한다.In particular, the conversion unit according to the present invention suspends the data transmission process until the number of encrypted image data is accumulated and stored as a predetermined number, and then confirms that the number of encrypted image data is accumulated and stored as a predetermined number. When this is done, variable data representing the characteristics of the cumulatively stored data group is set, and the image data is encrypted based on the set variable data.

이를 위해, 변환부는 누적 저장된 수집 데이터를 데이터 그룹으로 묶어 전송할 데이터 그룹을 추출하고, 추출된 데이터 그룹의 특징에 따른 변수 데이터를 설정하며, 설정된 변수 데이터를 각각의 수집 데이터에 연결킨 변형 데이터를 생성하며, 생성된 변형 데이터를 해쉬 함수를 통해 해쉬 값으로 변환시켜 블록체인 네트워크로 등록한다.For this purpose, the conversion unit extracts data groups to be transmitted by grouping accumulated collected data into data groups, sets variable data according to the characteristics of the extracted data groups, and generates transformed data linking the set variable data to each collected data. The generated modified data is converted into a hash value through a hash function and registered in the blockchain network.

이때, 본 발명에 따른 변환부는 관리자 단말로부터 수신된 기준값을 기초로 변수 데이터를 생성하고, 이를 기초로 이미지 데이터를 해쉬 값으로 변환함으로써 이미지 데이터의 보안성이 향상될 수 있다. At this time, the conversion unit according to the present invention generates variable data based on the reference value received from the manager terminal, and converts the image data into a hash value based on this, thereby improving the security of the image data.

즉, 사용자가 아닌 제3자가 이미지 데이터를 중간에서 획득하더라도, 이미지 데이터의 핵심적인 특징을 차지하는 관심영역 부분의 픽셀이 재배열되어 있어 원본 데이터의 확인이 어려우며, 개인 키 및 공개 키는 관심영역의 특징에 의해 매번 새롭게 생성되기 때문에 외부에서 개인 키 및 공개 키를 알아내기 어렵다는 장점이 있다.In other words, even if a third party other than the user obtains the image data in the middle, it is difficult to verify the original data because the pixels in the region of interest, which accounts for the core characteristics of the image data, are rearranged, and the private key and public key are used in the region of interest. Because it is created anew each time due to its characteristics, it has the advantage of making it difficult to find out the private key and public key from the outside.

이와 같은, 본 발명에 따른 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.As such, the technology according to the present invention may be implemented as an application or in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination.

상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be those specifically designed and configured for the present invention, or may be known and usable by those skilled in the computer software field.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. media), and hardware devices specifically configured to store and perform program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, etc.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of program instructions include not only machine language code such as that created by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the invention and vice versa.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 공간으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to embodiments, those skilled in the art will understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and space of the present invention as set forth in the following patent claims. You will be able to.

100: 데이터 생성부
200: 데이터수집 설정부
300: 데이터 전처리부
400: 데이터 저장부
500: 데이터 보안처리부
600: 데이터 전송부
100: data generation unit
200: Data collection setting unit
300: Data preprocessing unit
400: data storage unit
500: Data security processing department
600: data transmission unit

Claims (2)

차량 내 구비된 전자제어장치에 의해 생성된 데이터에 데이터 생성 장치의 종류, 데이터의 특징 및 데이터의 특성을 구분하기 위한 데이터 수집 설정값을 부여하며, 데이터별로 부여된 식별값의 특징에 기초하여 데이터의 전처리 여부를 결정하는 데이터수집 설정부;
상기 데이터수집 설정부에 의해 결정된 데이터 전처리 과정이 요구되는 데이터의 전처리를 수행하는 데이터 전처리부; 및
전처리된 데이터 또는 전처리 되지 않은 데이터를 암호화하는 데이터 보안처리부를 포함하는, 전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템에 있어서,
상기 데이터수집 설정부는,
n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터를 비교하여 두 데이터가 동일한 경우 데이터를 삭제하고,
n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터를 비교하여 두 데이터가 상이하면서 n번째로 생성된 데이터가 문자로만 구성된 데이터인 것으로 확인되면 n번째로 생성된 데이터는 전처리 과정을 생략하는 것으로 판단하고,
n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터를 비교하여 두 데이터가 상이하면서 n번째로 생성된 데이터가 숫자로만 구성된 데이터인 것으로 확인되면, n번째로 생성된 데이터는 전처리 과정을 수행하는 것으로 판단하고,
상기 전처리부는,
n번째로 생성된 데이터와 n-1번째로 생성된 데이터의 차이값을 산출하여 n번째로 생성된 데이터의 데이터값을 차이값으로 변환하는 전처리 과정을 수행하는 것을 특징으로 하고,
상기 데이터 보안처리부는,
전처리된 데이터 또는 전처리 되지 않은 데이터를 소정 크기의 열과 행으로 구성된 데이터 행렬로 변환한 후, 변환된 데이터 행렬을 이미지로 변환하고,
변환된 이미지를 두 영역으로 분할하여, 분할된 두 영역 중 제1 영역으로부터 적어도 세 개의 특징점을 추출하여, 추출된 세 개의 특징점이 연결된 제1 특징도형을 생성하고, 분할된 두 영역 중 제2 영역으로부터 적어도 세 개의 특징점을 추출하여, 추출된 세 개의 특징점이 연결된 제2 특징도형을 생성하고,
제1 특징도형의 무게중심을 추출하여 제1 무게중심으로 설정하고, 제2 특징도형의 무게중심을 추출하여 제2 무게중심으로 설정하고,
이미지 상에 상기 제1 무게중심 및 상기 제2 무게중심을 표시하여, 상기 제1 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제1 난수로 설정하고, 상기 제1 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제2 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 가로 축 픽셀좌표값을 제3 난수로 설정하고, 상기 제2 무게중심의 세로 축 픽셀좌표값을 제4 난수로 설정하고,
데이터 행렬을 구성하는 각각의 비트를 제4 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제1 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 1차 변형 행렬 데이터를 생성하고,
1차 변형 행렬 데이터를 구성하는 각각의 비트열을 제2 난수만큼 가로 방향으로 시프트한 후, 제3 난수만큼 세로 방향으로 시프트한 2차 변형 행렬 데이터를 생성하여 데이터를 암호화하는, 전자제어장치의 차량 데이터 보안 처리 시스템.
Data collection settings are assigned to the data generated by the electronic control device installed in the vehicle to distinguish the type of data generating device, the characteristics of the data, and the characteristics of the data, and data is collected based on the characteristics of the identification value assigned to each data. A data collection setting unit that determines whether to pre-process;
a data preprocessing unit that performs preprocessing of data requiring a data preprocessing process determined by the data collection setting unit; and
In the vehicle data security processing system of the electronic control device, including a data security processing unit that encrypts preprocessed data or non-preprocessed data,
The data collection setting unit,
Compare the nth generated data and the n-1th generated data and delete the data if the two data are the same.
By comparing the nth generated data and the n-1th generated data, if the two data are different and it is confirmed that the nth generated data is data consisting of only characters, the preprocessing process is omitted for the nth generated data. Judging that it is,
By comparing the nth generated data and the n-1th generated data, if the two data are different and it is confirmed that the nth generated data is data consisting only of numbers, the nth generated data is preprocessed. It is judged that
The preprocessor,
Characterized by performing a preprocessing process of calculating the difference value between the nth generated data and the n-1th generated data and converting the data value of the nth generated data into a difference value,
The data security processing department,
After converting preprocessed data or non-preprocessed data into a data matrix composed of columns and rows of a predetermined size, the converted data matrix is converted into an image,
The converted image is divided into two regions, at least three feature points are extracted from the first region of the two divided regions, a first feature figure is created by connecting the three extracted feature points, and the second region of the two divided regions is created. At least three feature points are extracted from and a second feature figure is created by connecting the three extracted feature points,
The center of gravity of the first feature shape is extracted and set as the first center of gravity, the center of gravity of the second feature figure is extracted and set as the second center of gravity,
The first center of gravity and the second center of gravity are displayed on the image, the horizontal axis pixel coordinate value of the first center of gravity is set to a first random number, and the vertical axis pixel coordinate value of the first center of gravity is set to a first random number. 2 is set to a random number, the horizontal axis pixel coordinate value of the second center of gravity is set to a third random number, and the vertical axis pixel coordinate value of the second center of gravity is set to a fourth random number,
Each bit constituting the data matrix is horizontally shifted by a fourth random number and then vertically shifted by a first random number to generate first transformation matrix data,
An electronic control device that encrypts data by horizontally shifting each bit string constituting the first transformation matrix data by a second random number and then generating secondary transformation matrix data that is vertically shifted by a third random number. Vehicle data security processing system.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140126372A (en) * 2012-02-10 2014-10-30 이브라힘 날라 data, multimedia and video transmission updating system
JP2014215628A (en) * 2013-04-22 2014-11-17 株式会社デンソー Data storage device
KR101714227B1 (en) * 2015-09-22 2017-03-08 현대자동차주식회사 vehicle data communication method and apparatus using the same
KR101974411B1 (en) * 2018-11-13 2019-05-02 동국대학교 산학협력단 In-vehicle secure communication support device and operating method thereof
KR20220028879A (en) 2020-08-31 2022-03-08 현대자동차주식회사 Apparatus for managing update of ecu in vehicle and method thereof

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140126372A (en) * 2012-02-10 2014-10-30 이브라힘 날라 data, multimedia and video transmission updating system
JP2014215628A (en) * 2013-04-22 2014-11-17 株式会社デンソー Data storage device
KR101714227B1 (en) * 2015-09-22 2017-03-08 현대자동차주식회사 vehicle data communication method and apparatus using the same
KR101974411B1 (en) * 2018-11-13 2019-05-02 동국대학교 산학협력단 In-vehicle secure communication support device and operating method thereof
KR20220028879A (en) 2020-08-31 2022-03-08 현대자동차주식회사 Apparatus for managing update of ecu in vehicle and method thereof

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