![KAISTの電気電子工学部の金容大教授（左から）、共同第1著者のオ・テギョンKAIST情報電子研究所博士、金徳宇電気電子工学部博士課程生。 [写真=KAIST]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/11/04/20261104090555626124.png)
KAIST電気電子工学部の金容大教授の研究チームは、国家安全技術研究所、慶熙大学、アメリカのフロリダ大学、ケープと共同でデビルレイを開発したと4日に発表した。
偽基地局は、正常な基地局のように信号を送信し、周囲のスマートフォンの接続を誘導する装置である。スマートフォンの識別情報を収集したり、位置を追跡したり、通信を妨害するために使用される可能性がある。最近では、犯罪者が車両などに偽基地局を搭載し、金融機関や配送業者を装ったフィッシングメッセージを直接送信する「SMSブラスター」犯罪が世界各国で発生している。
探知研究は20年以上続いているが、多様な実際の装置を確保して試験することは難しい。商用製品は高価であり、購入や運用に制約があるため、大学の研究者だけでなく、移動通信会社や情報・捜査機関も全ての装置や新しい変種を揃えることが困難である。攻撃者は同じ目的を達成しながらも、メッセージや通信手順を変更できるため、知られているいくつかの攻撃だけで試験した探知技術には隙間が生じる可能性がある。
研究チームは、商用の偽基地局の動作と既存の研究、国際移動通信標準である3GPP規格を分析した。偽基地局の動作を、周囲の通信網の探索、偽信号の送信、スマートフォンの接続誘導、攻撃の実行など4段階に分け、攻撃者が変更できる動作を7つの核心要素に整理した。
さらに、実際の通信で共に使用できない組み合わせを除外する21のルールを適用し、2592の異なる動作構成を実現した。この数字は、実際に発生した攻撃件数や探知機を回避した回数ではなく、プラットフォームで再現できる動作方式の数である。研究チームは、全ての構成を実際のスマートフォンと接続し、全体の通信手続きが正常に行われるかを確認した。
研究チームは、通信メッセージ、基地局情報、無線信号、統計的特徴、機械学習など異なる原理を用いる既存の探知システム7種類をデビルレイで評価した。探知機が見逃した理由は大きく二つあった。特定のメッセージを攻撃の手がかりとする探知機は、他の手順で行われる攻撃を見逃し、攻撃行動が正常な通信網と似ているため区別できない場合もあった。
探知基準を強化するだけでは解決できなかった。機械学習に基づく探知機に見逃された攻撃を追加で学習させると、探知率は上がったが、正常通信を攻撃と誤判断する誤検出も増加した。攻撃をどれだけうまく見つけるかと、正常通信をどれだけ正確に区別するかを共に評価する必要があるということである。
研究チームは、電子フロンティア財団（EFF）の探知ツール「レイハンター（Rayhunter）」が見逃す攻撃事例をEFFに伝え、EFFはこれを検出する新しい方法を研究中である。世界移動通信事業者協会（GSMA）の詐欺防止およびセキュリティワーキンググループ（FASG）会議にも招待され、各国の標準・産業関係者にデビルレイを紹介し、今後の探知方法について議論した。
金容大教授は、「偽基地局攻撃と探知は本来、攻撃者と防御者が互いに進化する競争関係であるべきだが、これまでのところは攻撃者に有利な『傾いた運動場』であった」と述べ、「デビルレイの目的は、既存の探知機を無力化することではなく、攻撃者が選択できる多様な行動を防御者にも提供し、攻撃と防御が共に進化できる研究基盤を作ることである」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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