Design of a MASINT‑Based Integrated Acoustic and RF Counter‑Eavesdropping Architecture for Secure Conference Spaces

본 연구는 최근 5년간 발표된 부채널, TEMPEST, 음향 마스킹 분야 관련 연구와 미 행정부 지침을 PRISMA 2020 절차를 통해 심층 분석하였다. 분석 결과를 토대로 보안 회의 공간에서 발생하는 음향ㆍ전자 방출 기반 도청 위협을 억제하기 위한 삼중 방어 아키텍처를 설계하였다. 첫째, WELL Building Standard v2 S06 및 GSA Sound MatterS가 요구하는 40-48 dBA 배경음을 ±0.5 dB 오차로 유지하는 레벨-가변 사운드 마스커를 도입하였다. 둘째, CNSSAM TEMPEST Level 1의 0.5 W ERP와 1m Red‑Black 분리 규정을 준수하면서 0.3에서 3사이의 GHz 대역을 랜덤 호핑하는 RF Noise Injector를 설계하였다. 셋째, IMUㆍ마이크ㆍI/Q 데이터를 통합 분석하는 경량 AI 이상탐지기를 배치하고, 모든 센서 로그를 ODNI MASINT Primer 형식으로 기록하여 재사용성과 감사 추적성을 확보하였다. 관련연구에서 제시된 Sensor-fusion via Temporal mis-alignment in Accelerometer & Gyroscope(STAG)와 Accelerometer-based Acoustic Eavesdropping(AccEar)의 13%대 음성 복원률, Screaming Channels의 10m 전자파 복호사례 등을 기준으로 효과를 예측한 결과, 음성, 키 입력, 전자파 복원 성공률이 규제 범위 내에서 유의하게 감소할 것으로 전망된다. 제안 아키텍처와 현장 적용 로드맵은 보안 실무자가 후속 실험과 제도화에 활용할 수 있는 참조 모델을 제공한다.