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공격자들은 유럽의 냉장 컨트롤러에 무단 침입하여 냉장고를 해동 모드로 설정하거나 온도를 50°C까지 높이는 공격을 감행했다. 이 공격은 초기에는 프랑스 슈퍼마켓을 대상으로 시작되었으며, 공격의 초기 접근 벡터는 확인되지 않았다.

본 연구는 ESXi 및 Proxmox 환경에서 발생한 두 건의 랜섬웨어 공격 사례를 분석하며, 취약한 접근 통제, 네트워크 분리 부족, 관리자 자격 증명 관리가 공격에 어떻게 이용되었는지 기술한다. 공격은 복잡한 VM 탈출 없이도 모니터링 플랫폼이나 평문 메모에 저장된 자격 증명을 통해 가상화 계층에 접근하여 침해를 일으켰다.

연구진은 서버 측에서 클라이언트 모델을 검사하는 LLM을 사용하여 사전 훈련 없이도 집계 규칙을 선택하는 FedReason을 제안했다. CIFAR-10 및 CIFAR-100 데이터셋에서 Dirichlet 레이블 치우침, 가중치 이질성, 비잔틴 클라이언트를 상대로 FedAvg 대비 평균 1.26%p 향상된 성능을 보였다.

본 연구는 센서 데이터가 하드웨어-펌웨어 스택을 통과하는 과정에서 공격자가 데이터를 가로채거나 변조하는 것을 막기 위해 SensorGuard-RV라는 하드웨어 우선 접근 방식을 제안했다. 이 방식은 RISC-V 명령어와 고정 기능 컨트롤러를 사용하여 센서 샘플을 인증된 암호화된 상태로 레지스터에 전달하며, 구현 시 100 MHz에서 5,191 사이클 만에 보호된 샘플이 레지스터에 도달했다.

연구진은 행동 생체 인식에 LLM 기반 추론 모듈을 통합하여 문맥을 인지하는 인증 프레임워크를 개발했다. 이 프레임워크는 규칙 기반 및 점수 기반 모드에서 각각 99.46% 및 99.38%의 인증 정확도를 달성하며 동적 환경에서 높은 견고성을 보였다.