15:00-15:50

自動車のIoT、自動運転、MaaS化に伴うセキュリティの課題と今後の方向性
February 16, 2018
インテル株式会社 事業開発・政策推進 ダイレクター ＆ チーフ・サービス・アーキテクト兼) 名古屋大学 未来社会創造機構 客員准教授
野辺 継男

1.クルマのIoT化の変遷と今後
2.自動運転の作り方

3.自動運転開発の方向性
4.自動運転からMaaSへ
5.セキュリティの課題
1

クルマのIoT化の変遷と今後

クルマとICTとの関係 (過去・現在・未来)
各種Webサービス
・インターネットラジオ
・レストランガイド
・マップ/ナビサービス
・天気、ニュース

Internet
データセンターダイナミック・
ルート・ガイダンス
ドライブデータをアップロード

他のクルマからのプ
ローブ情報×

ゲリラ豪雨やスリップ箇所の検知・通知○Server

Server

ABS、ワイパー、気温、気圧情報等アップロード
プッシュ情報リアルタイム交通情報、
ダイナミック・ルート案内

例. 渋滞回避
エコドライブ他のクルマからのプ
ローブ情報

リアルタイム気象情報

例. ゲリラ豪雨
スリップ情報地図のアップデート
ドライブデータや充電情報をアップロード

地図情報の適宜更新
Server

新しい充電スポットを認識

1900

～

1970
ECU (半導体)の導入

A new
Road

例. EV充電スポットの更新

新しい充電スポットを登録

2000 10 15
ECU が高級車で200個、量産車でも50-60個
2クルマのIoT化の変遷と今後

クルマとICTとの関係 (過去・現在・未来)
但し当面、ネットワークは常に利用可能である事が望ましいが、常につながっている必要はない

各種Webサービス
・インターネットラジオ
・レストランガイド
・マップ/ナビサービス
・天気、ニュース

モビリティ・
サービス事業

Cloud
データセンター

クルマはドライバーが操作した通りに走る

3次元
地図DB
走行アルゴリズム

時折りアップデート

同じく、コンピュータが言った通りにも走る
コンピュータが常に正しい事を言う様にソフトウエアを作るのが自動運転の開発

クルマはIoT端末になる

1900

～

1970

2000 10 15 20 25

石油の世紀、自動車の世紀

NEV

半導体の時代

AIの時代
3

インターネットの時代

1.クルマのIoT化の変遷と今後
2.自動運転の作り方3.自動運転開発の方向性
4.自動運転からMaaSへ
5.セキュリティの課題
4自動運転の作り方

人間はどの様に環境を認識をしているのか？
 3D地図の重要性

直近の信号が赤だから、その前の停止線まで減速して止まる
２つめの信号5

自動運転の作り方

If-then-else型

Neural Networkの利用
Raw Pixels

信号を探す
直近の信号？

No

無視

Yes
No

赤？
Yes

緑黄

止まる判断

左右から信号無視のクルマが来ないか確認しながら直進

現在の速度で交差点を渡切る時間を予測

停止線を探す信号の変化
時間との対比で停止・進行を判断

現在の速度と停止線までの距離か
ら停止計画
作成
6

自動運転の作り方

自動運転の作り方

見える世界と見えない世界： 衝突回避と計画的自動運転
 Object and Event Detection and Response (OEDR)

速度、時間、移動距離に依存

Network Communication(データセンターを利用)
Non LOS(見えない世界)

CameraLine of Sight
Collision
Rader(見える世界)
Collision
mayCollisionunavoidable LiDAR
occur

Risk hasappeared

衝突回避行動計画的自動運転自動運転の作り方

見えない世界: 計画的(先読み)自動運転の重要性
今後走る場所の情報 (走行開始前にＤＬ可)

3次元マップ
データベース(逐次更新)

通信は頻繁には発生しない

統計処理・予測ビッグデータデープラーニング

通信: 携帯網
DSRC
プローブデータ(1分、1時間、1日、1週間、1ヶ月前。。。。)

過去100m～200m以上先の地点
9自動運転の作り方

見える世界: 周囲を360度、全天候、昼夜認識するセンサー群
Short Range Radar Systems- Blind Spot Warning- Pedestrian Detection

LiDAR- 3D Cloud Points

StereoCamera- Lane Departure Warning- Lane Keeping Assist- Auto High Beam
- Traffic Sign Recognition- Speed advisory

Lear Camera- Lane Change Assist

90 degrees
130 m

18 degrees
200 m

Ultra Sonic- Low speed collision avoidance- Parking assist

Side Camera- Surround View
- Parking Assist

DriverMonitor- Drowsiness- Distraction detect

Long Range Radar Systems- Adaptive Cruise Control- Forward Collision Warning- Autonomous Emergency Braking- Distance Alert10自動運転の作り方

見える世界と見えない世界： 衝突回避と計画的自動運転
 Object and Event Detection and Response (OEDR)

速度、時間、移動距離に依存

Network Communication(データセンターを利用)
Non LOS(見えない世界)

CameraLine of Sight
Collision
Rader(見える世界)
Collision
mayCollisionunavoidable LiDAR
occur

C-V2X
Risk has(直接通信)
appeared

衝突回避行動

衝突可能性の認識拡大
計画的自動運転自動運転の作り方

C-V2Xの役割
V2V

V2V!

V2V
V2V!

QueueWarning

ForwardCollision
Warning

V2V

Do NotPass
Warning

!

V2V

V2N

Traffic Signal Priority andoptimal speed advisory

V2V

V2I!

RoadWork

V2I!

!

V2V!

Curve Speed
Warning

V2V

V2I!

!

Head-on collision
Warning

V2P!

Emergency
Vehicle Alart

Vulnerable Road
User Warning

Platooning
V2I!

Discover parking, charging,and maintenance1.クルマのIoT化の変遷と今後
2.自動運転の作り方

3.自動運転開発の方向性
4.自動運転からMaaSへ
5.セキュリティの課題
13自動運転開発の方向性

自動運転の分類と想定実現時期
 「速度」と「周囲拘束条件の予測困難性」による分類
高度画像認識深層強化学習

生活道路

周囲拘束条件の予測困難性

以下が存在しない:• 信号機、交通標識• センターライン、車線• ガードレール
以下が存在する:• 不特定多数の障害物• 進入可否の判断•
シェアリングエコノミー拡大 ••狭領域３次元地図•
深層強化学習••郊外型•
ロボットタクシー ••2020

Level 4

自動駐車
低速

交通渋滞内
自動運転

CultureDependent
各国文化依存クラウド上の３次元ＡＤＡＳ地図センサーネットワーク化したクルマのプローブ情報を用い構築
ディープラーニング

２０２5
以降

Probes Services

主要幹線道路

歩行者/自転車/バイクの認識
事前特定不可能な障害物認識
交通信号/交通標識の認識
周囲の交通流分析
交差点/停止線認識
進入路車線認識２０２０以前
高速道路
対向車線のクルマ認識
高速道路
右左折のタイミング判断 高速道路
オーナーカー
交通ルールの複雑性 • 車線キープ
Level
Level 33
• 車間距離維持• 100-300m範囲の周囲環境認識• コンボイ走行の可能性• 交通標識認識• 操舵制御(加速・減速制御/横Ｇ)• 走行安定性維持• Ｖ２Ｘ通信

2020

中速

高速

移動速度

地域的要因

昼夜/天候

1.クルマのIoT化の変遷と今後
2.自動運転の作り方

3.自動運転開発の方向性
4.自動運転からMaaSへ
5.セキュリティの課題
15自動運転からMaaSへ

モビリティサービスが人・物・エネルギーを運ぶ
Photovoltaic

GRID

SNSのmatch makingに似ている
NNR

Battery
HEMS

Mobility
Service

都市計画

User

Self-driving Car
16

自動運転からMaaSへ

モビリティ・クラウドの構築
 鉄道、バス、タクシー、自転車の融合による移動最適化

Mobility Service Provider

量子コンピュータ
ブロックチェイン

3次元
地図DB走行アルゴリズム★

運行管理システム

Hospital

Shopping Mall

自動運転からMaaSへ18

1.クルマのIoT化の変遷と今後
2.自動運転の作り方

3.自動運転開発の方向性
4.自動運転からMaaSへ
5.セキュリティの課題
19

セキュリティの課題

車載ネットワークの構成
診断ツール
High Speed CAN(500Kbps)

TCM

EBCM

ECM

ACC

Transmission
Control Module

Electric Brake
Control System

Engine Control
ModuleAdaptive
Cruise Control

BrakesABS

SDM
Air-bag andSeat belt

RCDLR

BCM

RemoteControl
Door Lock
ReceiverBody Control
ModuleSensors
ASRB

点火装置

パワートレイン系

加速度センサー

IPC

Instrument Panel
Cluster

Steering
Angle

Throttle
Position

TDM

Theft
Deterrent
ModuleGateway

Safety系(エアバッグ)

HVACTelematics Unit
(US)

CAN
128KbpsMOST
IDB1394

AV/T
V
コンポ

Low Speed CAN<125Kbps

ボディー制御系

Sensors/
Throttle

H/Wnavigation

MD/CD
チェンジャー

Wheel
Wheel
Wheel
Speed
Wheel
Speed
Speed
Speed

Actuator/
DC Motor

Multimedia系※ 実際の構成は各社、モデル毎にも異なる。
例えばKoscherの論文ではSDMはLow Speed CANに繋がっている

HMI/
SwitchECU/Controller
System20セキュリティの課題

Near Field
LIDAR

79GHz
mm-wave
radar

Sonar

外部接続ネットワーク(Vehicle IoTの世界)
車載ICT端末

スマートフォン或いは内蔵通信機 (含:DSRC端末等)

安全・安心
AV SNSナビ
海外では概ね運転支援
HTML5Unit
Tele-Communication(TCU)
ミドルウエア＋ﾎﾞｰﾄﾞ･ｻﾎﾟｰﾄ･ﾊﾟｯｹｰｼﾞ(BSP)
Display Audio SIM
WiFi CPU ハードウエア
NW
Get

SurroundView
Monitor

セントラル
CAN
Controller
ゲートウェイの書き換え

非クリティカル CAN

Set

ECU ECU ECU
クリティカル CAN

BCM

TCM EBCM ECM

SDM

車載ネットワーク

FW/GW

コンテンツ/
サービス・
プロバイダー

インターネット/
クラウド
GlobalData
Center

三次元マップ
DB

あるいは
テザリング

ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ
OBD

Front/Rear
Cameras

安全安心とADAS情報

ｲﾝｽﾂﾙﾒﾝﾄ
ｸﾗｽﾀ

警告や運転アドバイス
スピード制限停止信号、標識
急カーブ情報
車線減少
横断歩道
踏み切り

スクールゾーン
工事情報
悪路
路面凍結
追い越し禁止区間
追い越し区間他
ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ

運転支援
進入速度警告交通標識認識

電力マネジメント
衝突回避進路決定
21

ﾍｯﾄﾞｱｯﾌﾟ
ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ

セキュリティの課題

サイバーセキュリティ対策
スマートフォン
或いは内蔵通信機

外部環境把握IVI端末

Front/Rear
CamerasSide
Cameras(旧ナビゲーション)
Ethernet
Fabric

LIDAR

Sonar

センサー
フュージョン
ECU/センサーデータ処理

クルマの状態把握

低速 CANECU ECU ECU
高速 CAN

Get

クルマ会社
データセンター(オプション)CPU PKI
ブレイン
コンピュータWhiteList
APPs

I/O

ネットワークコントローラﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ

Set

ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ
ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ

BCM

TCM EBCM ECM

SDM

第三者ソリューション
サーバ

Internet
セントラルゲートウエイ

Get

Milliwave
Radar

Android Auto
CarPlay

3次元マップ
データベース

CANにデータインジェク
ションする為の対策(ファンクショナル・セイフティ、ネットワーク・セキュリティ)

安全及びADAS情報
注意警告や運転支援情報
交通標識
センターライン、停止線
危険予知/ 事故防止
危険カーブ/スリップ予測
車線減少/増加
横断歩道/停止線
工事区間
ダイナミック情報
白線劣化予測ゲリラ豪雨/非常時情報22

セキュリティの課題

ICTデバイスのネットワークセキュリティ


Web API の出現と浸透 (2001～2010)
MalwareClient (i.e. PC, スマホ)Web
APPs
(Reference) (Client)

Web
Contents

MalwareOS (i.e. Windows,iOS, Android)

FlashUSB, LAN, Sound,

アプリケーションとして記述すればハードウエアリソースの有る範囲で何でも出来、悪意あるデバイスに換える(Wired/Wireless, USB等)

MediaあるいはDOS攻撃

Network Board

NetworkI/O•

何等かの方法で外から投げ込む

BIOS
Hardware
Mem.

対応するOSのソフトウエア開発環境が揃っているほど作りやすいAP

BrowserCPU••

USB等でローカルに投げ込んでも良いし、ネットワークから投げ込んでも良いセキュリティの課題

Malwareはアプリケーションソフトである

http://pc-kaizen.com/virus-unauthorized-access-02

24

セキュリティの課題

IoTデバイスのネットワークセキュリティ


Web API の出現と浸透 (2001～2010)
MalwareIoTデバイス (防犯カメラ等)
AP••

AP (Firmware)

Malwareを作れたとしてもアプリケーションの外部からの書き換えは困難

管理されていないIoTデバ
イスが、ID/PWの設定変更なしで利用され容易に覗かれている
 使用しない時はオフにする

部品交換等の物理的手段が必要

 Telnet port 23は使わない

Malware ?

 今後はFirmware Updateの方法考える

概ね何を投げ込んでもUnknownなものにはエラーメッセージを返す

HardwareMicroprocessor

Mem.

あるいはDOS攻撃

Simple Network Chip

Network
I/O
朝日新聞: 「ウェブカメラ、ネットで丸見え３割パスワード設定せず」

セキュリティの課題

クルマの情報処理とプライバシーの関係に対する考察
 公正情報実践原則
個人的に被害を被る

知られると社会的に不利になることを知られる

社会的利益との相反

いつどこで誰とPrivacy

1. 記録システムの存在は秘密にされていはならない
2. 個人は「自分についてのどのような情報が記録にあり、それがどのように利用されているか見つける」ことができなければならない
3. 個人は「自分についてのもの同定可能な情報の記録を訂正もしくは修正」できなければならない
26

セキュリティの課題

プライバシーに対する考察
 クルマ会社の行うべき事は「通信の機密性の保障」に近い

データ保有者

情報収集

情報拡散(クルマ会社)

••
•
•
•

データ主体

攻撃

集約
同定
セキュリティ
排除
二次利用管理3rd Party
サービス
コンテンツ供給者• 守秘義務破綻• 開示範囲• アクセス拡大

暴露、脅迫、盗用、歪曲
27

まとめ 自動運転の開発は半導体とソフトウエアの開発
ハードウエアを先に作って、ソフトウエアで完成させ、更にアップデートするICTの指数関数的発展により、ハードウエア、ソフトウエアともにリソースは拡大エンベッデドから汎用的なICTによるソリューション(ソフトウエア開発)にシフト
ECUコンソリデーションも半導体汎用化の方向性

 センサーとしてのクルマはIoT端末となり、自動運転やMaaSの開発はクラウドに集約するDeep Learningの発達により、完全自動運転の実現時期が2020年以前へと早まった自動運転実現の先のMaaSの構築に自動車会社の競争はシフトしている

 IoT端末としてクルマは高度なICTを装備するが故に、ハッキングの対象になりやすく、また逆にICTでハッキングから防御する28

ご清聴
大変ありがとうございました