선박은 자동식별시스템(AIS)으로 위치를 송신하지만 이 보고는 거짓이거나 누락될 수 있어, 이상 경보에 따라 대응하는 운영자는 그 경보가 추적·검토·복구 가능해야 한다. 이 논문은 AWS 기반의 실제 운영 수준 시스템 '하버마스터(Harbormaster)'를 소개한다. 모든 보고에 대해 학습 모델 실행 전 물리 법칙 기반 점검을 수행하고, DynamoDB 읽기 저장소는 PostgreSQL의 멱등(idempotent) 프로젝션이며 각 변경의 로그 시퀀스 번호(LSN)를 가드로 보호한다. 신규 모델은 홀드아웃 게이트와 섀도 비교를 통과해야 캐너리 트래픽을 받을 수 있고, 각 캐너리 단계는 번레이트 점검으로 보호된다. 1시간 테스트에서 3만 6000건 요청 중 3만 5999건이 성공(HTTP 200), p95 지연시간 142.751ms를 기록했고, 900초 스트림 테스트에서는 초당 400건 버스트 트래픽의 컨슈머 랙이 결국 0으로 수렴했다.
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Harbormaster: Evidence-Gated, Replay-Safe Maritime Anomaly Detection on AWS
- 1.선박 AIS 위치 이상탐지 시스템 '하버마스터'를 AWS 상에서 구현, 학습모델 실행 전 물리법칙 검증을 먼저 수행
- 2.DynamoDB 읽기 저장소를 PostgreSQL의 멱등 프로젝션으로 설계, LSN 가드로 쓰기마다 순서를 보호해 장애 후 재생 가능하게 함
- 3.1시간 번인 테스트에서 3만6000건 중 3만5999건이 HTTP 200 응답, p95 지연 142.751ms 기록
- 4.900초 구간에서 초당 400건 버스트 트래픽도 처리, 컨슈머 랙은 결국 0으로 수렴
왜 중요한가?
이상탐지 알림의 책임소재 추적과 장애 복구 가능성을 수학적으로 증명하면서, 실제 운영 환경의 구체적 지연·처리량 수치까지 공개한 보기 드문 사례다.
언급 프로젝트
해상 교통 관제에 있어 AIS 데이터의 신뢰성 확보와 이상 탐지는 한국과 같은 해양 국가에 매우 중요합니다. 이 기술은 AWS 클라우드 환경에서 재연 공격에 안전하고 증거 기반의 해상 이상 탐지 알림을 제공하여, 국내 해상 보안 및 물류 효율성 강화에 크게 기여할 수 있습니다.
본문 미리보기
arXiv:2610.00519v1 Announce Type: new Abstract: Ships broadcast their positions through the Automatic Identification System (AIS), and those reports can be false or missing. An operator who acts on an anomaly alert needs that alert to be attributable, reviewable, and recoverable after a failure. This paper describes Harbormaster, a production-shaped system on AWS that follows three rules. Physics checks run on every report before any learned model runs. The DynamoDB read store is an idempotent
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