MIT 기술정책 프로그램의 연구원인 스트라히냐 잔쥬세비치(Strahinja Janjusevic)는 딥러닝과 전통적인 제어 이론을 결합해 해양 사이버 보안의 새로운 지평을 열고 있다. 현재 전 세계 무역의 중추를 담당하는 대형 상선들은 시스템 노후화로 인해 고도화된 사이버 공격의 주요 표적이 되고 있다. 특히 가장 시급한 위협은 가짜 신호를 전송해 선박을 항로에서 이탈시키는 GPS 스푸핑(Spoofing)으로, 이는 이미 분쟁 지역 해역에서 실제로 관측된 바 있는 전략적 공격 수단이다.

이번에 제안된 프레임워크는 정교한 이중 방어 체계를 활용한다. 시스템의 핵심인 내부 LSTM 오토인코더는 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 학습해 데이터의 패턴을 파악하고, 수신되는 정보의 무결성을 실시간으로 감시해 이상 징후를 찾아낸다. 이와 동시에 물리 기반 예측 모델이 바람과 파도 등 환경 변수를 계산하여 선박의 움직임을 정밀하게 예측한다. 시스템은 이 두 가지 출력값을 대조함으로써 단순한 센서 잡음과 의도적인 사이버 공격을 명확히 구분하며, 운항자에게 검증된 내비게이션 데이터를 제공한다.

잔쥬세비치(Strahinja Janjusevic) 연구원의 작업은 방어적 조치를 넘어 AI 에이전트가 초래할 수 있는 새로운 보안 위협까지 아우른다. 그는 벡트라 AI(Vectra AI)에서의 연구를 통해 에이전트 간 통신의 최신 표준인 Model Context Protocol(MCP)이 자율적인 레드팀 활동이나 원격 지휘 통제 작전에 악용될 위험성을 분석했다. 이러한 기술과 정책을 결합한 다각적인 접근은 국제 안보 노력의 공백을 메우고, 점점 자율화되는 디지털 위협으로부터 핵심 해양 인프라를 보호하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.

MIT 기술정책 프로그램의 연구원인 스트라히냐 잔쥬세비치(Strahinja Janjusevic)는 딥러닝과 전통적인 제어 이론을 결합해 해양 사이버 보안의 새로운 지평을 열고 있다. 현재 전 세계 무역의 중추를 담당하는 대형 상선들은 시스템 노후화로 인해 고도화된 사이버 공격의 주요 표적이 되고 있다. 특히 가장 시급한 위협은 가짜 신호를 전송해 선박을 항로에서 이탈시키는 GPS 스푸핑(Spoofing)으로, 이는 이미 분쟁 지역 해역에서 실제로 관측된 바 있는 전략적 공격 수단이다.

이번에 제안된 프레임워크는 정교한 이중 방어 체계를 활용한다. 시스템의 핵심인 내부 LSTM 오토인코더는 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 학습해 데이터의 패턴을 파악하고, 수신되는 정보의 무결성을 실시간으로 감시해 이상 징후를 찾아낸다. 이와 동시에 물리 기반 예측 모델이 바람과 파도 등 환경 변수를 계산하여 선박의 움직임을 정밀하게 예측한다. 시스템은 이 두 가지 출력값을 대조함으로써 단순한 센서 잡음과 의도적인 사이버 공격을 명확히 구분하며, 운항자에게 검증된 내비게이션 데이터를 제공한다.

잔쥬세비치(Strahinja Janjusevic) 연구원의 작업은 방어적 조치를 넘어 AI 에이전트가 초래할 수 있는 새로운 보안 위협까지 아우른다. 그는 벡트라 AI(Vectra AI)에서의 연구를 통해 에이전트 간 통신의 최신 표준인 Model Context Protocol(MCP)이 자율적인 레드팀 활동이나 원격 지휘 통제 작전에 악용될 위험성을 분석했다. 이러한 기술과 정책을 결합한 다각적인 접근은 국제 안보 노력의 공백을 메우고, 점점 자율화되는 디지털 위협으로부터 핵심 해양 인프라를 보호하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.