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* '''블록체인 레이어''' : 큐브는 [[블록체인]] 기술을 활용하여 [[자율주행 자동차]]의 [[네트워크]] 보안을 보장한다.<ref name="겸손"></ref> 하지만 전통적인 블록체인 기술을 자율주행 자동차의 안전 문제에 적용하기는 어려움이 따른다.<ref name="김청수"></ref> 블록체인 인스턴스는 높은 오버헤드와 낮은 확장성으로 인해 어려움을 겪는다.<ref name="서포트">support, 〈[https://blog.naver.com/goyard031/221167595416 CUBE ICO (CUB ICO) 설명!!(ICO-KOREA) 비트코인 이더리움 리플 비트코인캐시 라이트코인 퀀텀 이클 알트코인 ICO ICO-KOREA 프리세일 클라우드세일 블록체인 빗썸 업비트 코빗 코인원 코인네스트 가즈아]〉, 《네이버 블로그》, 2017-12-20</ref> 큐브는 하이브리드 블록체인을 활용하여 전통적인 블록체인 기술의 이러한 한계를 해결할 수 있다. 자율주행 자동차의 운행에서 수많은 [[사물인터넷]]이 자율주행 자동차에게 정보를 제공하게 된다. 해커는 자율주행 자동차와 사물인터넷, 혹은 교통정보센터 간의 네트워크에 접근하고 다수의 차량에 멀웨어를 주입하는 목적으로 [[소프트웨어]] 바이너리를 조작할 수 있다.<ref>루시, 〈[https://blog.naver.com/eflora/221212865425 큐브코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-02-21</ref> 이런 경우, 감염된 바이너리 [[해시]]는 소프트웨어 공급자와 [[OEM]]이 서명한 거래에 포함된 해시와는 다르다. 따라서 차량은 감염된 소프트웨어 업데이트를 설치하기 전에 이러한 공격을 쉽게 탐지할 수 있다.<ref>riki28, 〈[https://steemit.com/bitcoin/@riki28/cube Cube]〉, 《스팀잇》</ref>
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====블록체인 레이어====
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큐브는 [[블록체인]] 기술을 활용하여 [[자율주행 자동차]]의 [[네트워크]] 보안을 보장한다.<ref name="겸손"></ref> 하지만 전통적인 블록체인 기술을 자율주행 자동차의 안전 문제에 적용하기는 어려움이 따른다.<ref name="김청수"></ref> 블록체인 인스턴스는 높은 오버헤드와 낮은 확장성으로 인해 어려움을 겪는다.<ref name="서포트">support, 〈[https://blog.naver.com/goyard031/221167595416 CUBE ICO (CUB ICO) 설명!!(ICO-KOREA) 비트코인 이더리움 리플 비트코인캐시 라이트코인 퀀텀 이클 알트코인 ICO ICO-KOREA 프리세일 클라우드세일 블록체인 빗썸 업비트 코빗 코인원 코인네스트 가즈아]〉, 《네이버 블로그》, 2017-12-20</ref> 큐브는 하이브리드 블록체인을 활용하여 전통적인 블록체인 기술의 이러한 한계를 해결할 수 있다.
  
* '''인공지능 딥러닝 레이어''' : 큐브는 [[인공지능]] 레이어를 통해서도 [[자율주행 자동차]]의 [[네트워크]] 보안을 보장한다. 지금까지의 네트워크 보안은 과거의 해킹 사례를 방지하기 위한 패치를 수집하는 형태의 수동적인 시스템이다.<ref name="오렌지">고당도 오렌지, 〈[https://blog.naver.com/gameteam1/221240951125 큐브(CUBE)코인 (AUTO) 소개]〉, 《네이버 블로그》, 2018-03-31</ref> 큐브는 감시자 모드를 통해 1차 사례로 과거의 해킹 정보를 익히고, 수억 개의 가능성 있는 해킹 시나리오를 스스로 만들어냄으로써 방어 시스템을 구축한다.<ref name="오렌지"></ref> 자동차 네트워크 보안을 위한 [[딥 뉴럴 네트워크]](Deep Neural Network, DNN)을 사용하는 큐브의 침입 방지 시스템은 구조가 어떻게 활용되는지에 따라 식별성 심층 구조(discriminative deep architecture)와 생성성 심층 구조(generative deep architecture)로 두 가지 종류가 있다.<ref name="제이"></ref> 사전 학습이 끝나면 감독학습 방법(supervised learning)과 함께 경도 하강법(gradient learning)을 활용한 미세 조정이 실행된다.<ref name="제이"></ref> [[블록체인]]이 첫 번째 주요 보안 방법으로 사용되는 동안, 인공지능 딥러닝에 기반한 보안은 이중 방어 시스템을 보장하게 된다.<ref name="김청수"></ref>
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자율주행 자동차의 운행에서 수많은 [[사물인터넷]]이 자율주행 자동차에게 정보를 제공하게 된다. 해커는 자율주행 자동차와 사물인터넷, 혹은 교통정보센터 간의 네트워크에 접근하고 다수의 차량에 멀웨어를 주입하는 목적으로 [[소프트웨어]] 바이너리를 조작할 수 있다.<ref>루시, 〈[https://blog.naver.com/eflora/221212865425 큐브코인]〉, 《네이버 블로그》, 2018-02-21</ref> 이런 경우, 감염된 바이너리 [[해시]]는 소프트웨어 공급자와 [[OEM]]이 서명한 거래에 포함된 해시와는 다르다. 따라서 차량은 감염된 소프트웨어 업데이트를 설치하기 전에 이러한 공격을 쉽게 탐지할 수 있다.<ref>riki28, 〈[https://steemit.com/bitcoin/@riki28/cube Cube], 《스팀잇》</ref>
  
* '''양자 해시 암호 레이어''' : 양자 [[해시]] 암호 레이어 [[블록체인]]은 [[해시]]를 적절하게 사용하며 보안을 강화해왔다.<ref name="서포트"></ref> 그러나 [[컴퓨터]]의 성능이 급속하게 증가함에 따라, 해시 암호화가 한계가 될 수 있다는 우려가 커지고 있다.<ref name="서포트"></ref> 큐브는 자율주행 자동차에 대한 악의적인 공격을 막기 위해 양자 암호를 개발하고 있다.<ref name="오렌지"></ref> 이 양자 암호는 자율주행뿐 아니라 블록체인 기술 전체의 전반적인 보안 강화에도 기여할 것이다.<ref name="오렌지"></ref>
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====인공지능 딥러닝 레이어====
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큐브는 [[인공지능]] 레이어를 통해서도 [[자율주행 자동차]]의 [[네트워크]] 보안을 보장한다. 지금까지의 네트워크 보안은 과거의 해킹 사례를 방지하기 위한 패치를 수집하는 형태의 수동적인 시스템이다.<ref name="오렌지">고당도 오렌지, 〈[https://blog.naver.com/gameteam1/221240951125 큐브(CUBE)코인 (AUTO) 소개]〉, 《네이버 블로그》, 2018-03-31</ref> 큐브는 감시자 모드를 통해 1차 사례로 과거의 해킹 정보를 익히고, 수억 개의 가능성 있는 해킹 시나리오를 스스로 만들어냄으로써 방어 시스템을 구축한다.<ref name="오렌지"></ref>
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자동차 네트워크 보안을 위한 [[딥 뉴럴 네트워크]](Deep Neural Network, DNN)을 사용하는 큐브의 침입 방지 시스템은 구조가 어떻게 활용되는지에 따라 식별성 심층 구조(discriminative deep architecture)와 생성성 심층 구조(generative deep architecture)로 두 가지 종류가 있다.<ref name="제이"></ref> 사전 학습이 끝나면 감독학습 방법(supervised learning)과 함께 경도 하강법(gradient learning)을 활용한 미세 조정이 실행된다.<ref name="제이"></ref> [[블록체인]]이 첫 번째 주요 보안 방법으로 사용되는 동안, 인공지능 딥러닝에 기반한 보안은 이중 방어 시스템을 보장하게 된다.<ref name="김청수"></ref>
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====양자 해시 암호 레이어====
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양자 [[해시]] 암호 레이어 [[블록체인]]은 [[해시]]를 적절하게 사용하며 보안을 강화해왔다.<ref name="서포트"></ref> 그러나 [[컴퓨터]]의 성능이 급속하게 증가함에 따라, 해시 암호화가 한계가 될 수 있다는 우려가 커지고 있다.<ref name="서포트"></ref> 큐브는 자율주행 자동차에 대한 악의적인 공격을 막기 위해 양자 암호를 개발하고 있다.<ref name="오렌지"></ref> 이 양자 암호는 자율주행뿐 아니라 블록체인 기술 전체의 전반적인 보안 강화에도 기여할 것이다.<ref name="오렌지"></ref>
  
 
===정책===
 
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