차량 디지털 포렌식: 차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템의 내부
Vehicle Digital Forensics: Inside the In-Vehicle Infotainment (IVI) System
현대의 모든 자동차는 바퀴 달린 컴퓨터이며, 컴퓨터가 그렇듯 많은 것을 기억합니다. 대시보드 중앙의 차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템은 운전자가 어디를 다녀왔는지, 누구에게 전화했는지, 어떤 휴대폰을 연결했는지, 무엇을 재생했는지를 조용히 기록합니다. 이 글은 그렇게 쌓인 정보를 어떻게 안전하게 복구하고 분석할 수 있는지에 대한 우리 연구를 소개하며, 평범한 자동차를 신뢰할 수 있는 디지털 증거의 원천으로 바꾸는 과정을 다룹니다. 본 연구는 순천향대학교 LISA Lab에서 수행하고 있습니다.
자동차는 당신이 생각하는 것보다 더 많이 알고 있습니다
인포테인먼트 장치 한 대에는 운전자의 수개월치 일상이 담겨 있습니다. 주행하는 동안 이동 경로와 목적지, 연결했던 휴대폰, 통화 기록과 연락처, 접속한 네트워크, 재생한 미디어가 조용히 쌓여 갑니다. 어떤 의미에서 현대의 자동차는 휴대폰이자 컴퓨터이며 네트워크 장치가 바퀴 위에 올라간 것과 같습니다.
이 때문에 자동차는 보기 드물게 풍부한 디지털 증거의 원천이 됩니다. 수사기관은 사고 재현, 형사·보험 사건, 도난·조작 조사에서 차량 데이터를 활용합니다. 그러나 휴대폰이나 노트북에 비하면 자동차에 대한 이해는 훨씬 부족합니다. 독자적인 하드웨어와 폐쇄적인 소프트웨어 위에서 동작하며, 데이터를 꺼내는 표준적인 방법도 없습니다. 이 데이터를 신뢰할 수 있게, 그리고 증거로서 효력을 가질 수 있는 방식으로 복구하는 것 — 이것이 우리 연구가 풀고자 하는 문제입니다.
차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템이란?
차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템은 대시보드 중앙에 자리한 터치스크린 '헤드 유닛'입니다. 처음에는 단순한 라디오와 CD 플레이어였지만, 오늘날에는 완전한 네트워크 컴퓨터가 되었습니다. 최신 장치는 임베디드 운영체제 — 대부분 안드로이드 기반 플랫폼 — 위에서 동작하며, 내비게이션, 핼즈프리 통화, 미디어, 음성 제어, 휴대폰 미러링, 그리고 차량 설정·진단 기능까지 담당합니다.
내부적으로 시스템은 여러 계층으로 이루어져 있습니다. 가장 아래의 하드웨어(프로세서, 메모리, 통신 모듈)에서 시작해 운영체제, 미들웨어, 애플리케이션, 그리고 운전자가 보는 화면 인터페이스로 이어집니다. 헤드 유닛이 특별한 이유는 그 위치에 있습니다. 전자제어장치(ECU)들이 서로 통신하는 차량 내부 네트워크와, 스마트폰·클라우드 서비스로 대표되는 바깥 세계 — 두 세계 사이에 놀여 있기 때문입니다. 양쪽을 잇는 다리 역할을 하기에, 양쪽 모두로부터 증거가 모이게 됩니다.
연구는 어떻게 진행했는가
우리는 실험실용 모형이 아니라 실제 양산 차량을 대상으로 연구했습니다. 대상 차량은 대략 2016년부터 2021년까지의 연식에 걸쳐 있으며, 초기의 제한적 연결 시스템부터 최신의 고도로 통합된 시스템까지 세 세대의 인포테인먼트 플랫폼을 아우릅니다. 차량과 운전자 휴대폰의 상호작용을 살펴보기 위해, 각 차량을 보편적인 테스트 기기 — 플래그십 안드로이드폰과 아이폰 — 와 연결했습니다.
연구는 서로 이어지는 세 단계로 진행됩니다:
시스템 이해 — 하드웨어가 어떻게 구성되고 소프트웨어가 어떻게 동작하는지 분석합니다.
내부 데이터 접근 — 시스템 로그와 저장 파일에 통제된 방식으로 접근합니다.
수집과 해석 — 포렌식 아티팩트를 복구하고 해석하는 방법과 도구를 개발합니다.
블랙박스를 열다: 하드웨어 분석
데이터를 읽기 전에 먼저 하드웨어를 이해해야 합니다. 우리는 인포테인먼트 장치를 차량에서 조심스럽게 분리한 뒤, 기판을 살펴 핵심 부품의 위치를 파악했습니다. 시스템을 구동하는 메인 프로세서, 모든 데이터가 저장되는 플래시 메모리 칩, 그리고 제조사가 개발·시험 단계에서 사용하는 저수준 서비스·디버그 연결부가 그 대상입니다.
이 서비스 연결부가 중요합니다. 본래 엔지니어를 위한 것이며 양산 장치에도 접근 가능한 상태로 남아 있는 경우가 많아, 시스템과 깊은 수준에서 통신할 수 있는 통제되고 잘 문서화된 경로를 제공합니다. 이 연결부가 기판의 어디에 있는지, 그리고 어떤 칩이 데이터를 담고 있는지 식별하는 것이 이후 모든 작업의 토대가 됩니다.
들어갈 길을 찾다: 시스템 접근과 보안 테스트
데이터를 복구하려면 연구자는 합법적이고 충분히 이해된 방식으로 시스템에 접근할 수 있어야 합니다. 우리는 여러 경로를 살펴보았습니다 — 장치 자체의 디버그 콘솔, 개발·유지보수용 연결, 그리고 펜웨어가 어떻게 패키징되고 검증되는지에 대한 분석입니다. 각 경로는 시스템의 구성과 데이터가 보관되는 위치에 대해 조금씩 더 많은 것을 알려 줍니다.
연구의 일환으로 통제된 보안 테스트도 수행했습니다. 실험실 환경에서, 같은 로컬 네트워크에 있는 공격자가 헤드 유닛에 원격으로 접근할 수 있음을 실증했습니다. 구체적인 기법은 공개 글에서 의도적으로 제외합니다. 핵심은 방법이 아니라 교훈입니다. 이 시스템들은 접근 가능하며, 이 사실은 양면적입니다. 제조사에게는 무엇을 강화해야 하는지 알려 주고, 수사관에게는 어떤 데이터를 현실적으로 확보하고 보존할 수 있는지 알려 줍니다.
로그를 끌어내다: 데이터 추출의 세 가지 방법
접근이 확보되면 데이터를 꺼내는 방법은 한 가지가 아닙니다. 각 방법은 완전성, 속도, 증거 훼손 위험 사이에서 장단점이 있어, 실제 사건에서는 흔히 함께 사용됩니다.
디버그 연결을 통해 — 장치 자체의 개발용 인터페이스로 시스템 로그와 실시간 상태를 직접 읽습니다. 빠르고 위험이 낮아, 시스템이 지금 무엇을 하고 있는지 포착하기에 좋습니다.
내장 서비스 메뉴를 통해 — 많은 장치에는 기술자를 위한 숨겨진 '딜러' 또는 '엔지니어링' 모드가 있습니다. 분해 없이도 진단 로그를 USB 드라이브로 바로 내보낼 수 있습니다.
저장소 전체 이미징을 통해 — 시스템 메모리의 완전하고 검증 가능한 복사본을 만듭니다. 가장 철저한 경로이며 심층 포렌식 분석의 기반이 됩니다.
헤드 유닛이 기억하는 것: 복구 가능한 아티팩트
헤드 유닛 한 대만으로도 차량이 어떻게 사용되었는지 놀라울 만큼 자세한 그림을 재구성할 수 있었습니다. 복구 가능한 아티팩트에는 통화 기록, 연결된 휴대폰에서 동기화된 연락처와 즐겨찾기, 위치·경로 기록, Wi-Fi 및 블루투스 페어링 기록, 휴대폰 미러링 기록, 그리고 휴대폰 미러링으로 재생된 곡의 앨범 커버 이미지까지 포함됩니다.
헤드 유닛을 연결된 스마트폰과 함께 보면 그림은 한층 선명해집니다. Android Auto나 CarPlay 같은 미러링 플랫폼은 양쪽 모두에 대응되는 흔적을 남깁니다. 이를 종합하면 특정 시점에 특정 휴대폰이 특정 차량에 있었음을 특정할 수 있고, 이동·통화·연결의 타임라인을 재구성할 수 있습니다. 바로 수사가 의존하는 교차 검증입니다.
원시 데이터에서 포렌식 프레임워크로
하드웨어 이해, 시스템 접근, 로그 추출, 아티팩트 해석 — 이 모든 조각은 하나의 더 큰 목표로 모입니다. 바로 커넥티드 카를 위한 실차 기반의 실용적 포렌식 프레임워크입니다. 핵심 아이디어는 현실적인 주행 시나리오를 만들고, 그것이 휴대폰·헤드 유닛·시스템 로그에 남기는 흔적을 포착한 뒤, 이를 하나의 검증 가능한 타임라인으로 상호 연관시키는 것입니다. 그 결과는 수사관이 신뢰하고 방어할 수 있는, 재현 가능한 분석 방법의 집합입니다.
이것은 해가 갈수록 더 중요해지고 있습니다. 자동차는 점점 더 연결되고 더 자율화되며, 그 안에 담기는 데이터도 계속 늘어납니다. 차량이 무엇을 기록하고, 어디에 보관하며, 무결성을 해치지 않고 어떻게 복구하는지 아는 '포렌식 준비성'은 모두에게 이롭습니다. 신뢰할 수 있는 증거가 필요한 수사관, 취약점을 찾아 고쳐야 하는 제조사, 그리고 궁극적으로 도로 위의 모든 운전자와 동승자에게 말입니다.