Starprint: 위성인터넷 해킹을 통한 프라이버시 유출 방지를 위한 Fingerprinting 기법을 활용한 Starlink 네트워크 취약점 분석

2024~2025 Ewha Womans University Capstone Design Project - Team16 RexT

소개

Starprint는 위성인터넷 해킹으로 인한 프라이버시 유출 방지를 목표로, Website Fingerprinting 기법을 활용하여 Starlink 네트워크의 보안 취약점을 분석하는 프로젝트입니다.
본 연구는 위성 네트워크의 보안 강화를 위한 학문적, 실질적 기여를 목표로 하고 있습니다.

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프로젝트 개요

• 프로젝트 기간: 2024년
• 팀명: Team16 RexT
• 소속: 이화여자대학교 캡스톤디자인 프로젝트
• 주요 목표:
  1. Starlink 위성 네트워크 트래픽 패턴 분석
  2. Website Fingerprinting 기술을 적용해 Starlink의 프라이버시 노출을 비롯한 보안 취약성 검증
  3. Starlink를 비롯한 위성인터넷을 위한 새로운 보안 솔루션 및 보안 프로토콜 제시

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기술 및 도구

• 프로그래밍 언어: Python
• 데이터 분석: TensorFlow, Scikit-learn
• 데이터 전처리: Torch
• 모델 학습: Keras

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모델 소개

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구성원 및 역할

• 팀원:
  • 곽현정: 프로젝트 총괄, 모델 아키텍처 탐색 및 Llama 모델 구현
  • 강호성: Fingerprinting 모델 설계 및 구현
  • 홍지우: 네트워크 취약점 분석 및 traffic analysis, Fingerprinting 모델 설계 및 구현

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성과 및 기대 효과

• 위성 네트워크의 취약점을 구체적으로 규명하여 관련 보안 연구에 기여
• 데이터 기반 분석 결과를 바탕으로 Starlink의 보안 강화 방향 제시

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시작하기 (Getting Started)

1. 필수 요구사항:

   • python 3.7 이상
   • cuda 11.4
   • cnDNN

2. 설치 및 실행:

   # 프로젝트 클론
   git clone https://github.com/Capstone-RexT/starprint
   
   # 환경 세팅
   cd starprint
   pip install -r requirements.txt

   # Feature 추출
   cd feature_extractor
   python pkl_extractor.py

   # Embedding vector 추출
   cd embedding_extractor
   python llama_extractor.py

   # Classification 수행
   cd models/star_laserbeak
   python laserbeak_1d_main.py

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기술 시연 영상

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문의

프로젝트에 대한 문의는 이메일로 연락해 주세요.

• 이메일: [email protected]