I. 서론

기존 TV의 일반적인 사용행태는 방송 ‘시청’에 초점이 맞춰져 있던 것에 반해, 2008년 인터넷과 연결된 스마트 TV의 등장을 기점으로 TV는 단순한 시청의 개념을 넘어 사용자에게 다양한 콘텐츠를 더욱 편하게 즐길 수 있게 하는 존재로 자리 잡았다[1]. 2012년 스마트 인터랙션이 가능한 스마트 TV로 발전하면서, 스마트 기기는 물론 클라우드에서 지원되는 웹 스토리지로 집 밖에서 태블릿이나 노트북과 같은 스마트 기기 멀티미디어 콘텐츠를 공유하게 되었다. 2016년에는 스마트 허브를 탑재하여 ‘IoT에 가장 먼저 준비된 TV’ 라는 타이틀을 가졌다. 그와 함께 스마트 컨트롤 리모컨을 통해 모든 컨텐츠를 간편하게 즐길 수 있도록 하고, 스마트 허브를 통해 메뉴, 영상, 게임 등 스마트 TV 콘텐츠 간 장벽을 없앴다.

기술적 측면의 발전을 거듭한 결과, 2019년 스마트 TV는 주위 환경과 콘텐츠, 기기 간 연결에 구애를 받지 않는 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 핵심으로 하여 음성인식 플랫폼, IoT 서비스 통합 앱과 더불어 사용자의 시청 이력을 분석하여 취향에 맞는 체널과 콘텐츠를 자동으로 추천하는 등, 더욱 똑똑한 인공지능 TV로 거듭났다[5].

스마트 TV가 다양한 서비스를 지원하게 되면서 이를 악용하는 사례 또한 증가하게 되었다. 국내외적으로 스마트 TV의 도입이 증가함과 동시에, 도청, 도촬, 개인정보 유출 등 스마트 TV의 다양한 기술을 보안상 악용하는 사례가 발생하면서 스마트 TV 위협 분석과 관련된 연구의 필요성이 증가하고 있다[6].

따라서 본 논문에서는 임베디드 기기의 특성에 기반한 위협 모델링 기법[22]과 Microsoft 사의 위협 모델링 기법을[12] 중심으로 하여 보안 위협을 식별하고 최종적으로 스마트 TV에 대한 보안 요구사항을 도출하는 것을 목표로 한다.

본 논문의 2장에서는 스마트 TV 보안 연구 동향과 위협 모델링에 대한 기존 연구 사례 및 스마트 TV를 대상으로 제안하는 위협 분석 모델링에 대해 소개한다. 3장에서는 실제 기기에 위협 분석 모델링 절차를 적용하여 데이터 흐름도를 도출하고, 구체적인 위협 분석을 진행한다. 또한 3.5에서는 도출된 위협들을 이용하여 Attack Tree를 작성하고 이를 기반으로 3.6에서 스마트 TV 모의 해킹 시나리오를 제시한다. 3장의 끝으로 취약점 분석을 위한 취약점 점검리스트 제작을 진행한다. 제작된 점검리스트를 바탕으로 취약점 분석을 진행하여 취약점을 도출하였고 이를 통해 취약점 점검리스트의 실효성 테스트 또한 수행하였다. 4장에서는 분석된 위협에 따른 보안 요구사항을 도출하고 마지막으로 5장에서 결론 및 향후 과제를 기술한다.

II. 관련 연구

2.2에서는 위협 모델링 관련 연구 사례를, 2.3에서는 스마트 TV를 대상으로 제안하는 2가지 위협 모델링 기법을 소개한다. 2.2 및 2.3에서 소개할 것은 Klockwork사의 임베디드 소프트웨어 위협 모델링 기법[22]과 MS 위협 모델링[12] 기법에서 사용하는 STRIDE 공격 유형 분류이다.

2.1 스마트 TV 보안 연구 동향

스마트 TV에 대한 공격사례가 발표되면서 현재 여러 기업에서는 스마트 TV가 높은 컴퓨팅 성능과 네트워크 기능, 카메라, 마이크와 같은 하드웨어 자원을 이용하는 공격이 발생할 수 있는 문제에 대해 보안성 향상을 위한 노력이 이루어지고 있다. 제품에 대한 설계 및 구현에 대한 안전성 검증을 위해 보안성 평가 제도를 활용한 제품 인증 및 스마트 TV 해킹에 대한 다양한 관점에서 접근 시도 등, 스마트 TV 보안 위협을 제거하기 위한 심도 있는 연구 내용이 보고서 및 논문[19], 컨퍼런스[18]를 통해 발표되고 있다.

또한, 스마트 TV를 대상으로 한 디지털 포렌식 연구도 이루어지고 있다. 디지털 포렌식의 경우 시스템 내부에 저장된 사용자 데이터를 수집 및 분석하기 매우 적합하다. 여기서 사용자 데이터란 인터넷 사용 기록, 최근 사용한 앱 및 접속한 웹페이지, 저장된 TV 채널, 시스템 설정 정보, 외부 저장장치 연결 정보 등이다. 이를 이용하여 포렌식 분석을 진행함으로써 개인정보를 획득할 뿐만 아니라 사용자의 성향을 파악한다[19].

STRIDE는 가장 널리 알려진 위협 모델링 방법으로, 위협 모델링을 하는 전체적인 과정 측면에서는 유용하다. 그러나, 소프트웨어 중심의 위협 모델링이라는 한계점이 있어 임베디드 기기인 스마트 TV와는 세부적인 사항에서 적합하지 않다. 따라서 스마트 TV 위협 모델링의 전체적인 구성은 Klockwork 사에서 제안한 임베디드 소프트웨어 위협 모델링[22]을 따르고, MS 사의 위협 모델링 기법[12]에서 사용하는 STRIDE 공격 유형 분류를 접목하여 위협 분석 및 분석 방법에 대한 취약점 점검 리스트를 도출하였다.

2.2 위협 모델링 연구 사례

위협 모델링은 임의의 공격자 관점에서 잠재적인 위협을 식별하고 분석하는 방법론이다[2,7,8,10,12,13,16]. 위협 모델링을 통해 자산을 식별하고, 발생 가능한 위협을 발견하고, 위험의 우선순위를 결정하여 위험에 대한 대응책을 결정할 수 있다. 위협 모델링 기법의 특징은 단순히 소프트웨어 관점만이 아닌 공격자와 보안의 관점에서 목적과 요구사항을 반영한다는 점이다. 일반적인 위협 모델링을 활용한 취약점 분석은 제품 분석, 위협 식별, Attack Tree 작성, 취약점 점검 리스트 도출 순으로 진행되며, 이때 각 위협에서 발생 가능한 공격을 식별하기 위해 알려진 기존의 취약점들을 수집한 공격 라이브러리 생성되어야 한다.

최초의 위협 모델링은 요구사항을 수집하는 단계와 설계문서를 통합하는 과정에서 위협을 식별하기 위한 절차로 시작되었다. 위협 트리에 대한 개념은 1994년 ‘Fundamentals of Computer Security Technology’에서 처음 소개되었다. 이후 1999년에는 도식적인 위협 모델링 방법인 Attack Tree를 사용하는 것이 제안되었고, 비슷한 시기에 Microsoft 제품의 설계 단계부터 다양한 위협을 식별하기 위해 STRIDE 공격 유형 분류가 소개되었다. 나아가 2011년에는 MS 자체 소프트웨어 개발 생명 주기가 만들어지면서 이를 기반으로 한 자체 위협 모델링 도구가 현재까지 배포되고 있다[14].

MS사에서 제작한 위협 모델링 기법 외에도 여러 다양한 위협 모델링 기법이 존재한다. OWASP에서는 주로 웹 응용 프로그램 설계를 목적으로 한 위협 모델링 기법이 제안되었다. 또한 임베디드 소프트웨어 환경에 맞는 시큐어 임베디드 소프트웨어 개발을 위한 위협 모델 연구가 Klockwork사에 의해 시도 되었는데, 위협 모델 생성 시 공격자 모델을 사용하지 않아 체계적이지 못하고 자동화될 수 없는 기법이라는 한계점을 확인하였다[22]. 또한 LINDDUN은 소셜 미디어 네트워크 환경의 응용 소프트웨어를 대상으로 한 privacy 위협 모델링 기법이다.

2.3 임베디드 소프트웨어 위협 모델링 기법

Klockwork사의 임베디드 소프트웨어 위협 모델링 기법은 다음과 같이 5단계로 구성된다[22].

1. Identify Security Objectives

이 단계에서 수행되는 것은 원하는 보안 수준을 명확히 하는 것이다. 모든 보안 침해를 방지하는 것이 목표인지, 특정 공격이 허용되는지 등에 대해 고려해야 한다. 또한, 가능한 모든 공격을 예방하는 것은 가능하나, 비용 효율의 균형을 맞추어 현실적인 보안 목표를 설계해야 한다.

2. Create a System Overview

이 단계에서 수행되는 것은 시스템 개요를 작성하는 것이다. 보안 목표가 명확해지면, 위협 모델링을 적용할 대상을 검토하고 자산 식별을 해야 한다.

3. Isolate and Decompose the Device’s Software Design

이 단계에서 수행되는 것은 Abuse Scenario에 대해 고려하는 것이다. Abuse Scenario는 악의적인 사용자의 시스템 공격 시나리오를 의미한다.

4. Identify Threats

이 단계에서 수행되는 것은 위협을 식별하고 공격 유형을 고려한 Attack Tree를 개발하는 것이다. 가능한 많은 위협을 식별하기 위해 각 자산의 기밀성, 무결성 또는 가용성에 영향을 미치는 경우를 고려하는 CIA Method를 사용한다. Attack Tree를 개발하여 사용자를 가장한 공격자가 진행할 수 있는 공격의 유형을 식별하고, 공격이 성공할 수 있는 조건과 기법 또한 나열한다.

5. Identify Vulnerabilities

이 단계에서 수행되는 것은 취약점을 식별하는 것이다. 이를 기반으로 공격 완화 전략을 계획하는데 사용될 수 있는 취약점 목록을 구상한다.

2.4 STRIDE 공격 유형 분류

STRIDE 공격 유형 분류는 기밀성, 무결성, 가용성의 보안의 3요소에 인증, 부인방지, 권한 부여의 3가지 요소를 추가하여 총 6가지 각각의 목표에 대응하는 위협을 분류한 것이다. 이는 응용프로그램의 취약성 및 잠재적 공격 가능성을 식별하는 데 도움이 된다[3].

1. Spoofing

Spoofing은 보안 속성 중 인증과 관련된 것으로, 거짓된 계정 등을 이용하여 시스템 권한을 획득하는 위협 등을 식별할 수 있다.

2. Tempering

Tempering은 보안 속성 중 무결성과 관련된 것으로, 불법적으로 데이터를 변경하는 위협 등을 식별할 수 있다.

3. Repudiation

Repudiation은 보안 속성 중 부인방지와 관련된 것으로, 특정 서비스를 수행하지 않았다고 부인하거나 책임이 없다고 부인하는 위협 등을 식별할 수 있다.

4. Information Disclosure

Information Disclosure는 보안 속성 중 기밀성과 관련된 것으로 접근 권한이 없는 누군가에게 정보를 제공하는 위협 등을 식별할 수 있다.

5. Denial of Service

Denial of Service는 보안 속성 중 가용성과 관련된 것으로, 서비스 또는 Application이 정상적으로 수행되지 않도록 하는 위협 등을 식별할 수 있다.

6. Elevation of Privilege

Elevation of Privilege는 보안 속성 중 권한 부여와 관련된 것으로 누군가가 권한을 부여받아 권한이 없는 서비스를 수행하도록 하는 위협 등을 식별할 수 있다.

III. 스마트 TV 위협 모델링

스마트 TV 환경에서 정보의 불법 노출 및 수정, 손상 등을 방지하기 위해서는 주요 정보가 반드시 보호되어야 한다. 이에 따라 3.1에서는 전반적인 스마트 TV 위협 모델링 방법론을 제시한다. 그리고 3.2부터 3.4까지는 수집한 스마트 TV 대상 공격 라이브러리를 기반으로 데이터 흐름도를 도출하고 STRIDE 공격 유형 분류를 적용하여 데이터 흐름도의 각 요소 들에서 발생 가능한 위협을 분석한다. 3.5에서는 식별된 위협이 공격에 적용되는 형태를 알아보기 위해 Attack Tree를 작성한다. 3.6에서는 스마트 TV를 공격할 수 있는 방법을 구체화 시키기 위해 스마트 TV 모의 해킹 시나리오를 제시한다. 끝으로 3.7에서는 위협 모델링 기법을 적용하여 도출한 위협 목록에서 실제 취약점이 발생할 수 있는 공격 벡터를 선정한 후 취약점 분석을 위한 취약점 점검 리스트를 제작한다[3].

3.1 위협 모델링 방법론

취약점 분석을 진행하기 앞선 위협 모델링 절차는 Fig.1.과 같은 형태로 진행된다. 공격 라이브러리란 선행된 연구 정보를 모아 놓은 것이다. 사용될 수 있는 정보는 표준, 논문 및 컨퍼런스에서 발표된 선행 연구[19], CVE와 같이 공개된 취약점 정보, OWASP와 같은 보안 연구 프로젝트에서 공개한 취약점 항목 등이 있다. 이를 이용하여 데이터 흐름도상의 각각의 요소에서 발생 가능한 위협을 식별할 수 있다. 위협 식별 과정에서는 중복되는 결과를 줄이고, Attack Tree를 통해 스마트 TV를 공격 할 수 있는 방법을 구체화 시킨다. 끝으로 취약점 점검 체크리스트를 기반으로 한 실제 분석 시도 및 보안 요구사항 도출을 결론 및 향후 과제로 제시함으로써 위협 모델링을 마무리한다.

Fig. 1. Threat Modeling Procedur

3.2 공격 라이브러리 수집

스마트 TV 공격 라이브러리는 크게 논문, CVE, 컨퍼런스 자료를 수집하였다. 총 36개의 논문 및 컨퍼런스 자료와 총 21개의 CVE를 수집하였고, 이 중 중요 논문, CVE, 컨퍼런스 자료들을 아래의 Table 1, Table 2, Table 3.을 통해 나타내었다.

Table 1. Attack Library: Paper

Table 2. Attack Library: CVE

Table 3. Attack Library: Conferenc

3.3 데이터 흐름도 도출

DFD는 시스템에서 데이터의 흐름을 보여주기 위해 작성하는 그림이다. 가시화된 데이터의 흐름을 기반으로 하여 보안 문제 발생 여부를 확인시켜주는 역할을 한다. 이러한 DFD의 구성 요소는 Table 4.와 같이 외부 객체(External Entity), 데이터 저장소(Data Store), 프로세스(Process), 데이터 흐름(Data flow), 신뢰 경계(Trust Boundary)의 총 5가지로 구성된다. 스마트 TV에 대한 DFD는 Fig.2.와 같다. DFD 작성 결과로 7개의 외부 객체와 21개의 프로세스, 그리고 59개의 데이터 흐름을 도출하였다. 신뢰 경계는 총 3개로 사용자와 AWS 서버 간의 경계, 사용자와 Payment 서버 간의 경계, 사용자와 Sandbox Trust 공간 간의 경계이다[13].

Table 4. Data Flow Diagram Component

Fig. 2. Level 2 DFD for Smart TV

3.4 위협 분석

Fig.2.의 DFD Level 2의 요소들을 분리한 후, Microsoft Threat Modeling Tool(이하 MS Tool)을 이용하여 자동 위협 식별 및 도출을 진행한다. STRIDE 요소에 맞게 분류한 결과 Table 5.와 같이 총 379개의 위협을 도출하였다. 또한 MS Tool에 의한 자동 위협 식별 결과 외에, STRIDE 공격 유형 분류를 이용하여 임베디드 기기의 특성에 맞게 Table 6.과 같이 총 41개의 추가적인 위협을 도출하였다.

Table 5. MS Tool Threat Derivation Results

Table 6. Additional Threat Derivation Results

Table 7.에서 설명하듯이, 악성코드를 실행시키는 앱을 설치함으로써 발생하는 위협, MiTM 공격을 통한 SSL/TLS Spoofing이 발생 가능한 위협, 스파이캠으로 인한 사생활 침해 위협 등이 있다.

Table 7. Additional Threat Derivation

3.5 Attack Tree

Attack Tree란 자산이나 정해진 목표를 공격하는 시나리오를 제시하는 개념도로, 다중 수준으로 구성되어 있다[12].

STRIDE 공격 유형 분류를 이용하여 임베디드 기기의 특성에 맞게 도출한 총 41개의 추가적인 위협을 바탕으로 Table 8.과 같이 공격 대상인 Smart TV를 루트 노드로 한 Attack Tree를 작성하였다. Table 8.은 STRIDE 분석을 통해 식별한 위협과 작성된 Attack Tree 사이의 연관성을 보여준다. Attack Tree를 이용하게 되면 스마트 TV를 공격 할 수 있는 방법을 구체화 시킬 수 있다는 의의가 있다. 이를 통해 3.6과 같이 스마트 TV 모의 해킹 시나리오를 제시할 수 있다.

Table 8. Attack Tre

3.6 스마트 TV 모의 해킹 시나리오

3.4에서는 STRIDE 기법을 통해 위협을 식별하고, 스마트 TV 공격 벡터를 파악할 수 있었다. 이를 기반으로 3.6에서는 Information Leakage 시나리오, MiTM을 이용한 유료 컨텐츠 재생 및 다운로드 시나리오, Third Party Application에 의한 개인정보 유출 시나리오, 악의적인 Application을 이용한 개인정보 유출 시나리오와 같이 4가지 모의 해킹 시나리오를 제시하였다. 각 시나리오 별 구상 목적과 공격 대상에 따른 세부 내용과 그에 따른 예상 피해를 기술하였다.

1. Information Leakage 시나리오

Table 9.에서 설명하듯이, Information Leakage 시나리오에서는 공격자가 Application에 악의적인 코드를 삽입하여 App Store에 배포하고 사용자가 이를 다운로드 하여 사용하는 내용을 다룬다.

Table 9. Information Leakage

공격자가 Application을 제작 시 Information Leakage가 발생 가능한 악의적 코드를 삽입 후 App Store에 등록한다. 사용자는 정상적인 Application으로 위장한 악성 Application을 실행하여 서비스를 이용한다. Application을 실행함과 동시에 공격자의 서버로 TV 디렉토리 정보 및 바이너리, 쉘 스크립트, DB, 구성 파일 등이 전송된다. 이를 통해 공격자는 스마트 TV를 대상으로 다른 공격을 하기 위한 정보를 얻을 수 있으며 DB와 구성 파일에서 사용자의 정보 또한 얻을 수 있다. 이를 통해 스마트 TV 구조 파악 및 개인정보 유출이 가능하다.

2. MiTM을 이용한 유료 컨텐츠 재생 및 다운로드 시나리오

Table 10.에서 보듯이, MiTM 공격은 통신하는 두 주체 사이에 네트워크 통신을 조작하는 중간자가 침입해 한쪽에서 전달된 정보를 도청 및 조작한 후 다른 쪽으로 전달하는 것이다. 이러한 공격은 TLS 통신을 하지 않기 때문에 가능하다. 만약 사용자가 스마트 TV 서비스 중 유료 컨텐츠를 재생하기 위해 결제하는 경우, 영상 전송 패킷을 확인하여 영상을 획득할 수 있다. 또한, 결제하는 회원의 정보를 전송하는 패킷을 확인하여 결제 정보 및 개인 정보를 획득할 수 있다. 이를 통해 공격자는 유료 컨텐츠 URL에 접속하여 파일 직접 다운로드 및 유포가 가능하고, 획득한 결제 정보 및 개인정보를 각종 사기, 도박 등 2차 범죄에 악용할 가능성이 있다.

Table 10. MiTM

MiTM 공격을 이용하여 스마트 TV에서 정당한 대가를 지불하지 않고 유료 컨텐츠를 재생 및 다운로드 하는 시나리오는 다음과 같다.

첫 번째 시나리오는 스마트 TV에서 무료 컨텐츠의 토큰을 사용하여 인증하고, 유료 컨텐츠를 재생하는 것이다. 이는 스마트 TV에서 유료 컨텐츠를 보기 위해서 해당 컨텐츠가 무료인지 유료인지 인증하는 과정을 거쳐 영상 재생하는 과정이 필요함을 이용하는 시나리오이다. 인증 과정에서 무료 컨텐츠 재생 번호를 유료 컨텐츠 재생 번호로 패킷을 변조하여 시청하고자 하는 유료 컨텐츠를 재생함으로써 결제를 하지 않고도 원하는 유료 영상을 볼 수 있다.

두 번째 시나리오는 스마트 TV의 영상 패킷을 도청하여 해당 영상의 URL에 접속하는 것이다. 실제 무료 컨텐츠의 패킷을 도청하여 확인한 URL에 접속한 결과 영상 재생뿐만 아니라 다운로드가 가능한 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 이를 유료 컨텐츠의 경우에 적용한다면 결제를 하지 않고도 영상 재생 및 다운로드 등 악용 가능성이 매우 높을 것이다.

3. Third party application에 의한 개인정보 유출 시나리오

Table 11에서 설명하듯이, 스마트 TV에는 휴대폰과 마찬가지로 타 사의 Third party application이 기본적으로 설치되어 있다. 따라서 스마트 TV자체 보안이 잘 되어 있더라도, 타 사의 Third party application이 취약하다면 고객 정보가 공격자에게 노출될 가능성이 있다.

Table 11. Third party application

사용자는 스마트 TV에 기본적으로 설치되어 있는 Third party application을 사용하며 로그인, 결제 등의 통신을 필요로 하는 서비스를 이용한다. 이때 데이터는 TV에서 라우터를 거쳐 해당 Third party vendor server로 전송된다. 공격자는 이 데이터를 중간에서 가로채는 MiTM 공격을 수행한다. 이때 만약 Third party application의 통신 방식이 보안 프로토콜인 TLS 프로토콜을 사용하지 않는다면 패킷이 평문으로 전송되는 문제가 발생하게 된다. 이 과정에서 노출된 데이터를 이용하여 공격자는 스마트 TV에 직접 침투하지 않고도 Third party application을 이용하여 손쉽게 고객의 개인정보를 획득할 수 있다.

4. 악의적인 Application을 이용한 개인정보 유출 시나리오

2017년 이후 스마트 TV는 .NET Application 업로드가 가능하다. Table 12에서 설명하듯이, App Store에 배포된 악성 .NET Application을 사용자가 실행하는 경우 공격자는 쉘을 획득할 수 있게 된다. 그 후 공격자는 LPE 등 추가적인 공격을 통해 권한을 상승시킬 수 있다. 높은 권한을 얻은 공격자는 Key Logging 프로그램을 업로드 하여 사용자의 키보드 입력 값을 얻거나 사용자의 음성 데이터를 얻는 등 개인정보 유출 및 도용의 피해를 발생시킬 가능성이 있다.

Table 12. Malicious Application

3.7 취약점 분석을 위한 취약점 점검 체크리스트

3.4에서 식별한 위협을 기반으로 Table 14.와 같이 취약점 점검 체크리스트를 도출한다.

Table 14. Checklist for Vulnerability Analysis

이를 통해 Application, Network, System, Hardware에 대한 취약점 점검을 수행할 수 있다. 취약점 점검 체크리스트는 향후 스마트 TV 안전성 검사 및 보안 가이드 라인 제작에 활용될 것으로 기대된다[3]. Table 13.은 체크리스트 실효성 검증 결과를 나타낸 것이다.

Table 13. Validate Checklist Effectiveness

IV. 스마트 TV 보안 요구사항 도출

스마트 TV 사용자에게 안전한 서비스를 제공하기 위해, 스마트 TV 내 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소들은 여러 다양한 보안 위협으로부터 견고해야 한다[3]. Table 15.는 STRIDE 위협 도출 결과 및 Attack Tree를 바탕으로 작성한 스마트 TV 환경에서의 보안 요구사항이다.

Table 15. Smart TV Security Requirements

V. 결론

스마트 홈의 규모가 커짐에 따라 가장 높은 보급률과 꾸준한 성장률을 갖는 스마트 TV는 향후 스마트 홈의 중심이 되어 타 스마트 기기들의 중추 역할을 할 것이다.

이에 따라 스마트 홈 전체를 제어하는 기능을 맡을 경우, 스마트 TV에 대한 보안은 중요도가 더욱 높아질 것이다. 따라서 스마트 TV에 대한 단기적인 보안 솔루션의 개발 및 도입뿐만 아니라 장기적 측면에서 기기가 가지고 있는 근본적인 위협에 대한 전략적인 대응방안이 필요하다[5]. 그리고 스마트 TV의 구조를 분석하여 DFD를 도출하고, STRIDE 공격 위협 분류를 활용하여 스마트 TV에 존재 가능한 위협 요소를 식별하였다.

이를 기반으로 Application, Network, System, Hardware의 4가지 측면에 대한 취약점 점검 리스트를 제작하였다. 위협 분석 모델링을 통해 스마트 TV에 대한 보안 위협을 식별하고 효과적인 취약점 분석을 위한 취약점 점검 리스트를 작성하는 것은, 추후 안전한 스마트 TV 사용 환경을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대된다[2].

향후 진행 방향 및 과제로는 취약점 점검 리스트 기반의 취약점에 대한 구체적인 대응방안 연구가 있다. 취약점 점검 도구를 개발하여 범용적으로 다양한 스마트 TV 제조사가 보안성을 확보할 수 있도록 도울 것이다.