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메타버스 클라이언트 보안을 위한 화이트리스트 기반 무결성 검증 프레임워크 연구

A Study on a Whitelist-Based Integrity Verification Framework for Metaverse Client Security

  • 정영석 (강원대학교 일반대학원)

초록/요약 도움말

메타버스는 고해상도 렌더링, 대규모 분산 데이터, 엣지 AI 추론, 블록체인 기반 가상 경제 등 이질적 자원이 단일 실시간 경험으로 통합되는 초연결 플랫폼으로 진화하고 있다. 이러한 다층 융합 구조에서는 기밀성·무결성·가용성·인증·프라이버시 등의 보안 속성이 긴밀하게 얽혀 있어, 전통적인 단일 보안 기법만으로는 서비스 전반을 안전하게 보호하기 어렵다. 특히 무결성은 데이터와 코드의 변조 여부를 판별하는 기반 속성으로, 무결성이 훼손되면 인증·프라이버시 등 다른 보안 속성의 보장 또한 연쇄적으로 무력화될 수 있다. 이에 본 연구는 메타버스 환경의 무결성 보장에 초점을 둔다. 무결성 위협의 출발점은 주로 클라이언트 측에 존재한다. 클라이언트 애플리케이션, XR 디바이스 펌웨어, 로컬 에셋 캐시는 공격자가 가장 먼저 접근할 수 있는 변조 표면으로, 이들이 손상될 경우 분산 노드 변조, 3D 에셋 위·변조, 펌웨어 조작 등 다층적 무결성 위협이 증폭되어 변조된 정보가 플랫폼 전체로 전파될 수 있다. 그러나 기존의 플랫폼 종속적 검증 도구들은 벤더 의존성, 이기종 디바이스 미지원, 세분화된 변조 탐지의 부재 등의 한계로 인해 다중 플랫폼 환경인 메타버스 클라이언트에 적용하기에 적합하지 않다. 이에 본 연구는 공식 배포자가 앱 서명 해시, 바이너리 체크섬, 로컬 에셋 캐시 체크섬, XR 펌웨어 이미지 해시 및 버전 정보 등의 신뢰 기준값을 사전 등록하고, 클라이언트 실행 시점에 이를 실시간으로 비교·검증하는 화이트리스트 기반 무결성 검증 프레임워크를 제안한다. 이때 펌웨어는 버전 정보만으로는 내용 변조를 탐지할 수 없으므로 이미지 해시를 함께 기준값으로 활용하며, 신뢰 기준값은 공식 배포자의 정식 릴리스 시점에 갱신·재등록되어 기준값의 신뢰성 있는 관리를 전제로 한다. 본 프레임워크는 HTTPS 토큰 기반 API 검증 메커니즘과 Pass·Block·Unknown 판정에 따라 접근을 허용·차단·제한하는 단계적 대응 정책을 포함하고, XR 펌웨어 이미지 체크섬과 3D 에셋 체크섬을 검증 항목으로 포괄하며, Windows·Linux·Android·XR 환경을 통합 지원하여 특정 벤더·플랫폼에 대한 종속성을 완화한 다중 플랫폼 설계를 채택한다. 기존의 탐지（Detection） 중심 보안 접근과 달리 사전에 검증된 정상 기준（Whitelist）을 기준으로 무결성을 판단함으로써, 오탐을 최소화하는 신뢰 기반 보안 모델을 제시한다. 이를 위해 메타버스 아키텍처를 3계층으로 재구성하고 총 24종의 무결성 침해 시나리오를 도출하여 위협 모델을 수립한 뒤, 이를 기반으로 프레임워크를 설계·구현한다. 실험은 실제 메타버스 클라이언트의 공식 배포 파일을 정상군으로, 주요 변조 유형별로 직접 생성한 샘플을 실험군으로 활용하여 탐지 정확도（TPR·FPR·Precision·F1）·검증 지연·자원 오버헤드를 측정하고, 기존 검증 기법과의 비교를 통해 제안 프레임워크의 유효성을 검증한다. 본 연구의 결과는 메타버스 클라이언트의 무결성 보장을 위한 실용적 보안 프레임워크를 제공하며, 향후 서비스 계층 및 인프라 계층으로 확장 가능한 통합 무결성 검증 체계 연구의 토대로 활용될 수 있다.

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초록/요약 도움말

The metaverse is evolving into a hyperconnected platform in which heterogeneous resources—high-resolution rendering, large-scale distributed data, edge AI inference, and blockchain-based virtual economies—are integrated into a single real-time experience. In such a multilayered, convergent architecture, security properties such as confidentiality, integrity, availability, authentication, and privacy are tightly interrelated, making it difficult to protect the service as a whole through any single conventional security technique. Integrity, in particular, is a foundational property that determines whether data and code have been tampered with; once integrity is compromised, the guarantees of other security properties such as authentication and privacy can be neutralized in a cascading manner. Accordingly, this study focuses on ensuring integrity in the metaverse environment. IThe origin of integrity threats lies primarily on the client side. The client application, XR device firmware, and local asset cache constitute the tampering surface that an attacker can reach first; if these are compromised, multilayered integrity threats—such as distributed-node tampering, the forgery and alteration of 3D assets, and firmware manipulation—are amplified, and the tampered information can propagate across the entire platform. However, existing platform-dependent verification tools are ill-suited to the multi-platform environment of the metaverse client, owing to limitations such as vendor dependency, the lack of support for heterogeneous devices, and the absence of fine-grained tamper detection. Accordingly, this study proposes a whitelist-based integrity verification framework in which an official distributor pre-registers trusted reference values—such as the application signing hash, binary checksum, local asset cache checksum, and the XR firmware image hash and version information—and verifies them in real time against measured values at the moment of client execution. Because firmware version information alone cannot detect content tampering, the firmware image hash is used together as a reference value; the trusted reference values are updated and re-registered at the time of the official distributor's formal release, on the premise that the reference values are managed reliably. The framework incorporates an HTTPS token-based API verification mechanism and a graduated response policy that allows, blocks, or restricts access according to a Pass/Block/Unknown judgment. It encompasses XR firmware image checksums and 3D asset checksums as verification items and adopts a multi-platform design that integrally supports Windows, Linux, Android, and XR environments, thereby mitigating dependency on any specific vendor or platform. Unlike conventional detection-centric security approaches, it presents a trust-based security model that judges integrity against pre-verified, legitimate baselines （a whitelist）, thereby minimizing false positives. To this end, the metaverse architecture is reconstructed into three layers, and a total of 24 integrity-violation scenarios are derived to establish a threat model, upon which the framework is designed and implemented. In the experiments, official distribution files of an actual metaverse client are used as the normal group, and samples generated directly for each major tampering type are used as the experimental group, in order to measure detection accuracy （TPR, FPR, precision, and F1-score）, verification latency, and resource overhead; the effectiveness of the proposed framework is then validated through comparison with existing verification techniques. The results of this study provide a practical security framework for ensuring the integrity of metaverse clients and can serve as a foundation for future research on an integrated integrity verification system that can be extended to the service and infrastructure layers.

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