第13回デジタル・フォレンジック・コミュニティ2016 in TOKYO
１３：３０〜１４：５０

自動車のIoT (Vehicle IoT)
「コネクテッドカー、人工知能、自動運転の関係とセキュリティ」
December 13, 2016
インテル 政策・事業開発ダイレクター 兼) 名古屋大学 客員准教授
野辺 継男
Intel Confidential ̶ Do Not Forward

アジェンダ
1. ICTは指数関数的に成長し、あらゆるレベルで脳の構造に近づく2. 今後、シンギュラリティに向かい日々新しいソリューションが市場投入される
3. Vehicle IoTの発達と、ヒトの代わりにコンピューターが運転する自動運転
4. そこで必要となる堅牢なネットワークセキュリティやプライバシーを守る技術は他産業にも適用される
5. 今後の動向
1

ICTは指数関数的に成長

トランジスタ数の増大

Intel Developer Forum 2011 Paul Otellini Keynote
2

ICTは指数関数的に成長

トランジスタ数の増大では今後10年で何が生まれるのか？

ICTの指数関数的成長により10年経てば今は未だ何も無いもの
が生まれるIntel Developer Forum 2011 Paul Otellini Keynote
3ICTは指数関数的に成長

大規模サーバ群による画像認識 (2012)• コンピュータに例えば、クルマとバイクを見分けさせるには、これまで数多の写真を見せて教え込んで実現した。
• これは途方もない作業量を要す。
• 代わりに我々は、16000個のCPUと10億以上のコネクションを持つ人工的
神経ネットワークシステムを構築し、YouTubeからとったいろいろなものが映っている静止画をコンピュータに見せ、自己学習とDeep Learningのアルゴリズムを走らせた。
• すると、 1週間後、システムは猫の顔に強く反応するようになった。
4

ICTは指数関数的に成長

Deep Learningによる画像認識の発展 (2012→14)
 ImageNet large-scale visual recognition challenge (ILSVRC)

 2012年

 2014年

5ICTは指数関数的に成長

Deep Learningによる画像認識の発展 (2015)
 Result in ILSVRC over the years

人間の平均的
エラーレート6

ICTは指数関数的に成長

自動運転に利用し得るDeep Learningの大まかな種類
教師あり学習「これを入れたらこれを出しなさい」といった例を与えて、入力データから出力を正しく予測させる。分類問題や回帰問題が典型的な例。

分類

教師なし学習強化学習

入力データのみが与えられ、何等かの基準を設定してデータの背後にある分類
構造を抽出する。クラスタ
リングが典型的な例。

ある環境の中で試行錯誤を行い、結果の報酬を最大化する様な行動のアルゴリズムを学習する。
Deep Q-Learning

未知のあるいは隠れたパターンを見つけ出す

自ら学習する自動化
エージェントを作りだす

E-Mailフィルター

Inbox

Spam

以前のデータから学び、新しいデータにラベルを付ける

7

アジェンダ1. ICTは指数関数的に成長し、あらゆるレベルで脳の構造に近づく2. 今後、シンギュラリティに向かい日々新しいソリューションが市場投入される
3. Vehicle IoTの発達と、ヒトの代わりにコンピューター
が運転する自動運転
4. そこで必要となる堅牢なネットワークセキュリティやプライバシーを守る技術は他産業にも適用される
5. 今後の動向
8

シンギュラリティへの道

1026

Technology
Singularity

インターネットの時代

Calculations per second

1964年
東京オリンピック

総ネットワーク化
(IoT)

2020年
東京オリンピック

1年で2倍の線

2012年人工知能がクラウドの中に
宿り始めた

1016
1014

全人類の脳の総和を超える

10年で1000倍
20年で100万倍

1012
1010
108

その後のデジタル化を代表するメイン
フレームの誕生

Windows 95

■
■

■■

■

2年で2倍の線★インターネット普及

106
104
102

デジタルの時代

1

人工知能
の時代

10-2
10-4

ムーアの法則50年

10-6
1900

Transistor

1920

1940

1960

ネズミの脳
を超える
人間の脳を
超える
1000億個のニューロンとそれぞれに連結する
1000個(全接続数100兆)のシナプスで出来ている

Integrated Circuit

1980

2000

2020

2045

Ray Kurzweil, The Age of Spiritual Machines,1999, VIKING, p24 を元に加筆・作成

9

シンギュラリティへの道

CES2016に見るICT技術のBig Bang

2017予測Windows 95の誕生がBig Bang

クラウド
TV 4K+Internet

自動運転

Virtual Reality

パソコン
ガラケー
スマホ

Drone

Action Camera

ウェアラブル
家電

10

アジェンダ
1. ICTは指数関数的に成長し、あらゆるレベルで脳の構造に近づく2. 今後、シンギュラリティに向かい日々新しいソリューションが市場投入される
3. Vehicle IoTの発達と、ヒトの代わりにコンピューター
が運転する自動運転
4. そこで必要となる堅牢なネットワークセキュリティやプライバシーを守る技術は他産業にも適用される
5. 今後の動向
11

クルマのIoTと自動運転

ISDN ⇒ ADSL
ブロードバンド性よりも常時接続とネットワークレイテンシーが重要

2001-2003年

ネットワーク
セキュリティ

ターゲット
マーケティング

仮想貨幣

SNS
人工知能
チャット

ビッグデータ
金融経済
12

クルマのIoTと自動運転

オンラインゲーム(MMORPG)の技術的特徴
MMORPG: Massively Multi-client Online Role Playing Game

ﾕｰｻﾞﾞの介在自体がｹﾞｰﾑ性を向上

ｻｰﾊﾞ上にﾏｯﾌﾟﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ

変化に応じて送信ﾍﾞｸﾄﾙ情報=(ID, x, y, Lv., )+(Items, Health, Money, …)
不特定多数のﾕｰｻﾞ
1/30秒に一回送信

Internet
Server Capacity：
5,000user
Interaction
自分自身
CG機能はｸﾗｲｱﾝﾄ側に集約しﾈｯﾄﾜｰｸ負荷を最小限とする

一人あたり送受信帯域15Kbps程度

常時接続ｸﾗｲｱﾝﾄのｱｸｼｮﾝを最小ﾃﾞｰﾀ量で取得、ｻｰﾊﾞに集約後ﾏｯﾌﾟｵﾌﾞｼﾞｪｸﾄ-ｸﾗｲｱﾝﾄ間のｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝを
ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ処理して各ｸﾗｲｱﾝﾄに配信するｼｽﾃﾑ
13クルマのIoTと自動運転

MMORPGのPCをクルマに置き換える

クルマがTwitterする？
ﾃﾞｰﾀﾘｿｰｽの構築にﾕｰｻﾞ自身が参加

ﾍﾞｸﾄﾙ情報 = 位置、速度、ABS稼動、
ﾍｯﾄﾞﾗｲﾄ、雨量等各種状態
3G/4G
Data Communication
Internet

よりﾀﾞｲﾅﾐｯｸな最速ﾙｰﾄｶﾞｲﾀﾞﾝｽ＋
付加価値サービス、Safe & Security、VRM• 常時接続車の位置とｸﾙﾏの各種状況を最小ﾃﾞｰﾀ量で取得• ｻｰﾊﾞにﾃﾞｰﾀ集約後、統計分析を経て交通状況を予測• 更には天候情報、ﾚｽﾄﾗﾝ情報、ｶﾞｿﾘﾝ相場等付加情報も地図上にﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ化してﾕｰｻﾞに再配信

車載ITのｱｰｷﾃｸﾁｬをPC-ﾗｲｸなものとし、
Webｻｰﾋﾞｽとして継続的なｻｰﾋﾞｽｱｯﾌﾟ
ｸﾞﾚｰﾄﾞを行うことが必要
14

クルマのIoTと自動運転

Vehicle IoTの出現 (クルマのセンサーネットワーク化)
 2004年頃から海外に先行して実現 コネクテッド・カーとビッグデータ: これまでの具体例
ダイナミック・ルート・
ガイダンス
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

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

クラウド
×
プローブ
データ

サービス

○

ServerServer

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

コネクテッド・カー

ABS、ワイパー、
気温、気圧情報
等アップロード

リアルタイム
気象情報

地図の例. 渋滞回避
アップデートエコドライブ ドライブデータや
地図情報の
適宜更新

充電情報を
アップロード例. ゲリラ豪雨
スリップ情報

ServerA new Road
新しい充電
スポットを認識2001年以降の第三世代携帯通信(WCDMA等)の国内市場浸透のオカゲ

例. 最新充電スポット情報
EVの走行可能距離推定

新しい充電
スポットを登録

実は海外でクルマ向けデータ通信が一般化するのは2007年以降 (比較的最近まで概ねS&S向けSMS通信)

15

クルマのIoTと自動運転

EV-IT: ICTによるEV支援 EVが可能な限り遠くまで走れる道を案内

Best Innovation for Automotive
and Transport‒ EV自ら取得したセンサーデータをDB化して利用»

Crowd Sourced Information•• 充電情報
勾配情報•• 渋滞情報
規制速度•• 規制速度
渋滞情報• 勾配情報• 補機負荷• 補機負荷• 充電情報• 路面状況

Dynamic Map DB
Data
Center

ナビゲーションの画面到達可能エリア表示

エコルート提供

当時、ＣＡＮからのデータはリードオンリー•充電スポット情報
充電スポット情報•電気需要逐電状況•電気需要逐電状況•太陽光発電状況• 太陽光発電状況•どこで誰が何時• どこで誰が何時どのくらいどのくらい電力が必要か電力が必要か16

クルマのIoTと自動運転

Vehicle IoTからADAS、自動運転への発展

必要な情報を必要な時に、必要な場所に提供するセンサー群とコンピュータの協業

警告から自動化へ

コンテクストアウェア(地図を参照しながら環境と走行状況を比較する)
NIKKEI Electronics 2008.4.7. p.p.73-74

17

クルマのIoTと自動運転

コンテクスト・アウェアの実装例
 必要な時に必要な情報を必要な場所に提示する
Daimler: 独で2013年の新型Sクラス、
マイナーチェンジ後の新型Eクラスから順次導入

自動化で
初めて
ＣＡＮにデータをインジェクション18★

クルマのIoTと自動運転

Vehicle IoTに必要なADASデータ
クラウド ３D Map DB

地図情報支援

車載ICTでの情報処理
高度運転支援信号の位置
スピード制限停止標識、停止線
急カーブ情報
スロープ
車線減少
横断歩道
踏み切り
スクールゾーン
その他交通標識
工事情報
悪路/路面凍結
ヒヤリハット情報
追い越し禁止区間
追い越し区間

車線変更支援車線逸脱警告運転死角検知追い越し支援
障害物検知
障害物動的予測カーブ進入速度警告
カーブ進入速度低減
眠気・疲労検知
居眠り運転防止縦列駐車支援車庫入れ支援交通標識認識ナイトビジョン
衝突回避進路決定

三次元ADASマップ(ローカル/クラウド)

情報処理機能(概ねローカル)

クルマがセンサーとなり
プローブ・データとしてサーバにアップロード

この情報を地図データベースにアップデート

ECUの高度化
基本安全支援 (アクティブ・セイフティ)
信号認識
可変クルーズコントロール
車線キープ
可変ヘッドライト
転覆回避・防止
横滑り防止
タイヤ空転防止前方衝突緩和ブレーキシステム
タイヤパンク防止

ECUの機能 (ローカル)ダイナミック情報(エネルギー・マネジメント、経路・進路決定)

自車位置
リアルタイム渋滞情報
ゲリラ豪雨・洪水情報
スリップ情報予測型クルーズコントロール
白線劣化情報予測 (クラウド)
19

クルマのIoTと自動運転

今後10-20年でクルマに起こる変革
過去100年以上、クルマは「ヒトが運転し、ヒトが思った
通りに走る」ように作ってきた

1970年以降、カーエレクトロニクス(ECUやセンサー、アクチュエータ等)が環境、安全、安心、快適を実現するため導入され始めた
クルマが自ら運転する
Automated Driving System (SAE)Electronic Control System (NHTSA)

今後10-20年で、ヒトとクルマの関係がこれまでの100年間
以上に変化する

引用; NHTSA, Preliminary Statement of Policy Concerning Automated Vehicles
20

クルマのIoTと自動運転

Level 1: 特定機能の自動化

[普通の運転]

操舵、制動、加速等の機能が一つ以上独立に自動化されているLevel 2: 複合機能の自動化




•

人間の視覚

自動化された操舵・制動・加速等の機能が二つ以上協調的に機能する

注意義務はLv1、Lv2ともに常にドライバーにある

Level 1

Level 2

Actuator/
Motor

HMI/
SwitchECU/Controller
SystemLevel 3: 半自動運転コンピュータがクルマを運転する
機能限界になった場合のみ運転者が自ら運転操作を行う。

その際、自動運転車は余裕をもって運転をドライバーに戻す。

仕事をしたり、寝ててもいいが酒は飲めない Level 4で初めて酒が飲める

Level 3


Level 4/5

Level 4/5: 完全自動運転


運転制御、周辺監視を全てシステムにゆだねる。
 Level 4のアルゴリズムはLevel 3でも必要[ 自動運転 ]Actuator/
Motor

3次元マップ
データベースコンピューター
車載
認識、判断、
ECU/
コンピュータ学習、操作
Controller(走行アルゴリズム)
System走行
アルゴリズム
強化学習
人間の視覚

カメラ、ライダー
ミリ波レーダ,超音波

21

クルマのIoTと自動運転

人間はどの様に環境を認識をしているのか？

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

22

クルマのIoTと自動運転

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

基本クルマが自律的に周囲の状況を逐次把握しながら走る

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 Alert23

クルマのIoTと自動運転

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)

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等

通信は頻繁には発生しない
プローブデータ(1分、1時間、1日、1週間、1ヶ月前。。。。)

過去

200m以上先の地点
24

そうした中、自動運転はどう開発されているか・・・

25

クルマのIoTと自動運転

典型例: Bosch 自動運転コンピュータ開発の為、テスラのモデルSを自動化
 テスラからの協力は全く得ていない。
‒ 車体を制御するX-by-Wireインターフェイスは、公開されている情報と自らの分析で把握し自動運転を実現している。

 本体に設置されている既存のモバイルアイのカメラや76GHzのレーダーを外し、自社のレーダーを装着。カメラも自社のステレオカメラを搭載。LiDARはIbeoのものを車体の4隅に装着。
 後ろのトランクルームにタワー系のPC(写真の左側)とECU
およびセンサー系とのゲートウエイ(写真の右側)を搭載している。

26

クルマのIoTと自動運転

その他、OEM以外の自動運転開発
 nuTonomy + NUS
National University of Singapore(NUS)とnuTonomy社が8月25日
からNUS周辺で世界初の無人タクシーの試験運用を始めた。
MMCのi-Mievベース

 Google

27

自動運転は・・・
ある意味
積極的にクルマをハッキングし続けて走る
28

クルマのIoTと自動運転

クルマとICTの分水嶺
車載コンピュータ

今後追加
される
センサー群

LiDAR

79GHz Rader

Stereo Camera

Side Cameras

Ethernet
AVB/TSN

Vehicle Speed, Steering Angle,
Yaw Rate, Oil Pressure, etc..

3次元
地図DB
深層
強化学習

フィード
バック
操作

結果
センサー

Internet

ECU
Pre-crash Safety, Brake Control, Air
Suspension, Seat Belt Control, etc…

アクチュエータ
ブレーキ、シート
ベルト機構、etc…

29

アジェンダ1. ICTは指数関数的に成長し、あらゆるレベルで脳の構造に近づく2. 今後、シンギュラリティに向かい日々新しいソリューションが市場投入される
3. Vehicle IoTの発達と、ヒトの代わりにコンピューター
が運転する自動運転
4. そこで必要となる堅牢なネットワークセキュリティやプライバシーを守る技術は他産業にも適用される
5. 今後の動向
30

ネットワークセキュリティ

http://illmatics.com/Remote%20Car%20Hacking.pdf

31

ネットワークセキュリティ

Near Field
LIDAR

79GHz
mm-wave
radar

Sonar

外部接続ネットワーク(Vehicle IoTの世界)

スマートフォン或いは内蔵通信機 (含:DSRC端末等)

車載ICT端末
安全・安心
AV SNSナビ
運転支援 海外では概ね
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

CAN
セントラル
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

ﾍｯﾄﾞｱｯﾌﾟ
ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ

32

ネットワークセキュリティ

Chryslerのリモート攻撃で実現したこと
 TCUをハッキングしてCANに“Known”なデータを流し込む

 ハンドルの回転、エアコンの風設定、音楽を鳴らす、ホーンを鳴らす、ワイパーを回す、エンジンを停止する、
画面の特定の写真を表示する、速度メータを自由に動かす、
ブレーキの無効化。
 CANに流れるデータを事前に解析してあるから可能！
その後
Chryslerはport6667を塞ぐパッチを作成
VINを入れれば誰でもインターネットからダウンロードしUSBからアップデートする事も可能とした
しかし、同型のクルマのVINを第三者が知ることは容易
33

産業構造の変化

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

Air-bag andSeat belt

RCDLR

BCM

RemoteControl Door
Lock
ReceiverBody Control
Module

ASRB

点火装置

BrakesABS

SDM
Sensors

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
ModuleLow Speed CAN<125Kbps

Gateway

Safety系(エアバッグ)

HVAC

Wheel
Wheel
Wheel
Speed
Wheel
Speed
Speed
Speed

ボディー制御系

Telematics Unit (US)CAN 128Kbps
MOST
IDB1394

Sensors/
Throttle

H/Wnavigation

MD/CD
チェンジャー

Actuator/
DC Motor

AV/TV
コンポ

Multimedia系

HMI/
SwitchECU/Controller
System※ 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34

ネットワークセキュリティ

車載ネットワークの構成 1. 車載CANを流れる殆どのデータは、
パワートレイン系
診断ツール

TCM

EBCM
ECM外部から読み
ACC
現状OBDⅡ経由でElectric Brake
Engine Control
Adaptive Cruise
High Speed CAN
Control System
ModuleControl
取れると考えるべき(500Kbps)
2. それらのデータの書き込みは特殊な加速度
Steering
Throttle
Wheel
BrakesABS
Wheel
機材を用いたデータ・インジェクション
Angle
Position
センサー
Wheel
Speed
SDM
Wheel
Speed
Speed
Air-bag and
Speedが必要で困難RCDLR
Seat belt
IPC
TDM
BCM
RemoteInstrument
Theft
Control
Door
Body Control 3.
Panel
Deterrent
任意のデータやプログラムの書き込み
Sensors
Lock
Low Speed CAN
ModuleClusterModuleASRB
Receiver
点火装置<125Kbps
はクルマ側装置が理解出来る様に
Gateway
Safety系
HVAC 作られておらず不可能(エアバッグ)
ボディー制御系
4.
ワイヤレスで書き込みを行うのはTelematics Unit (US)Sensors/
更に困難
CAN 128Kbps
Throttle
H/W
MOST
5. インターネット接続の問題ではなくnavigation
IDB1394
CAN自体の問題
ECU/
Actuator/
MD/CD
AV/TV
HMI/
6.
しかし、CAN自体の定義を変えるのController
チェンジャー
コンポ
DC Motor
SwitchSystemではなく、CANに対する対策を
Multimedia系
施す事が必要Transmission
Control Module※ 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35

既存のクルマのネットワークセキュリティは・・・
ICTのネットワークセキュリティとは大きく異なる
36

ネットワークセキュリティ

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)
Client (i.e. PC, iPhone, Android)
Web
Web
.....
Contents
AP APPs(Client)

ServerAP(Reference)

BrowserInternet
Web
APPs

.....
Contents/FilesWeb APIAPI

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

OS

BIOS
Hardware

BIOS
Hardware

CPU

Mem.

Flash

USB, LAN, Sound,

DHCP

Media

DNS

Network Board

CPU

Mem.

Flash

Network Board

Network
I/O

37

ネットワークセキュリティ

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

AP
MalwareBrowser

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

Mem.

Flash

USB, LAN, Sound,

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•

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

何等かの方法で外から投げ込む

BIOS
HardwareCPU•(Wired/Wireless, USB等)

MediaあるいはDOS攻撃

Network Board

Network•

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

I/O

38

ネットワークセキュリティ

Malwareはアプリケーションソフトである

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

39

ネットワークセキュリティ

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•

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•

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 使用しない時はオフにする

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

AP (Firmware)
HardwareMicroprocessor

あるいはDOS攻撃Mem.

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」

40

ネットワークセキュリティ

Vehicle IoTに必要なADASデータ
クラウド ３D Map DB
地図情報支援

車載ICTでの情報処理
高度運転支援信号の位置
スピード制限停止標識、停止線
急カーブ情報
スロープ
車線減少
横断歩道
踏み切り
スクールゾーン
その他交通標識
工事情報
悪路/路面凍結
ヒヤリハット情報
追い越し禁止区間
追い越し区間

車線変更支援車線逸脱警告運転死角検知追い越し支援
障害物検知
障害物動的予測カーブ進入速度警告
カーブ進入速度低減
眠気・疲労検知
居眠り運転防止縦列駐車支援車庫入れ支援交通標識認識ナイトビジョン
衝突回避進路決定

三次元ADASマップ(ローカル/クラウド)

情報処理機能(概ねローカル)

クルマがセンサーとなりプローブ・データとしてサーバにアップロード

この情報を地図データベースにアップデート

ECUの高度化
基本安全支援 (アクティブ・セイフティ)
信号認識
可変クルーズコントロール
車線キープ
可変ヘッドライト
転覆回避・防止
横滑り防止
タイヤ空転防止前方衝突緩和ブレーキシステム
タイヤパンク防止

ECUの機能 (ローカル)ダイナミック情報(エネルギー・マネジメント、経路・進路決定)

自車位置
リアルタイム渋滞情報
ゲリラ豪雨・洪水情報
スリップ情報予測型クルーズコントロール
白線劣化情報予測 (クラウド)
41

ネットワークセキュリティ

Webとクルマの動向 (検討中)
W3C Webとクルマの作業部会

Service
ProviderAuthority
2. Request Token

1. Download

3. Issue Token

Application

Browser
4. Authenticated session w/Token

VehicleSignalServer42

ネットワークセキュリティ

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
CamerasAndroid Auto
CarPlay(旧ナビゲーション)
Ethernet
FabricSide
Cameras

クルマ会社
データセンター(オプション)

セントラルゲートウエイ

Get

ゲートウエイセンサー
フュージョン

ブレイン
コンピュータCPU PKI

クルマの状態把握

Get

低速 CAN

Set

WhiteList
APPs

I/O

現在は自動運転用に
ECU/
センサー
ここをPCで処理している
ネットワーク
データ処理
コントローラSonar

ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ
ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ
ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲECU

ECU ECU
高速 CANBCM

TCM EBCM ECM

第三者
ソリューション
サーバ

Internet

LIDAR
Milliwave
Radar

3次元マップ
データベースSDM

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43

ネットワークセキュリティ

外部サービス・プロバイダーとの接続

即ち、サーバー側の有り方
App
ProviderService
ProviderProvider

BEMS
HEMS

Cloud

公共機関

Content

他交通機関

WhiteList
APPs

API
集合住宅
戸建住宅

スマート
メーター

エネルギー会社

データセンタースマートハウス社内内製サービス強化

擬似常時接続Single Domain

BYOD *5
としてのスマートフォン

通信機

CAN

VRM

CRM

クルマ
*5) BYOD: Bring Your Own Device

44

ネットワークセキュリティ

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

Privacy
社会的利益との相反

いつ
どこで
誰と

1. 記録システムの存在は秘密にされてはならない
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
45

ネットワークセキュリティ

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 ネットワークセキュリティ技術で管理

データ
保有者

情報収集

3rd Party
サービス
コンテンツ
供給者

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•••守秘義務破綻
開示範囲
アクセス拡大暴露、脅迫、盗用、歪曲46

ネットワークセキュリティ

課題: 自動運転車は人を殺す様にプログラム可能だが、、、
 自動運転車に載る人工知能に現状は意識はない ハッキングはコンフィグでチェック意識の存在？
(あるいは意図？)人工知能

47

アジェンダ1. ICTは指数関数的に成長し、あらゆるレベルで脳の構造に近づく2. 今後、シンギュラリティに向かい日々新しいソリューションが市場投入される
3. Vehicle IoTの発達と、ヒトの代わりにコンピューター
が運転する自動運転
4. そこで必要となる堅牢なネットワークセキュリティやプライバシーを守る技術は他産業にも適用される
5. 今後の動向
48

今後の動向

自動運転を拘束条件と速度で分類
 Operational Design Domain (ODD)

Roadway Type, Speed and Constraints

多様な障害物把握
周囲拘束条件の予測困難性(動体・不動体)

歩行者・自転車・バイク
通行可能性
シェアリングエコノミー
狭域３次元地図
機械学習

②

郊外の
Web系企業
２０２０頃
ロボタク
による破壊的イノベーション
Level 4

２０１６

２０１５

自動
駐車

交通渋滞内
自動運転

低速

クラウド上の３次元マップデータベース
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

高度画像認識深層強化学習

生活道路

Vehicle IoT

3DMAP

ML

ProbesServices

２０２５以降 主要幹線道路

信号・道路標識
交通流把握
左折制御・タイミング
歩行者・自転車認識

既存クルマ産業高速道路
２０２０以前による継続的
Level
3
２０２０頃
イノベーション
高速道路①

車間距離追従車線キーピング
追越し、入線速度・加速度・横G制御
前車追従・コンボイ走行
中速

高速

速度

地域的要因
昼夜/天候

49

今後の動向

① 高速・主要幹線道路型レベル3
 長距離高速移動

自家用車、大型トラック・バス
既存OEMの「持続的イノベーション」
課題はHuman Driverの複雑性

Audiのブランド戦略とデジタルビジネスの担当VP「20年以内に自動運転が出張のフライト
やビジネスホテルの事業に終止符を打つ」
いずれクルマが完全に自動運転になり、事故がなくなるとすれば、ホテルを借りずに出張の行き帰りや会議の合間に車内で仕事をしたり、寝たりすることが出来て、クルマで行くという発想が優位に立つ。
•••

内装はドライブモードと寝室モードが切り替わる
現在の高速道路上のサービスステーションが化粧室や食事や買い物を提供する設備になり、ホテルは今の形式から同様の設備を提供する
場所になる
また、クルマが完全にぶつからない様になれば、今ほど車体を堅牢に作らなくてもよく、ドライブ
モードと寝室モードが移行する様な設計も可能

50

今後の動向

ヒトと自動運転間のトラスト (テスラの人身事故)
 2015年9月にACCを高度化するソフトウエアをOTAでユーザに配布

もう自動運転ができると誤解(over trusting)しているテスラオーナーもいる

昨年12月の段階でLevel 3に近いアップデートまで行うソフトを用意したが、配布をDMVによって止められた51

今後の動向ヒトと自動運転間のトラスト (テスラの人身事故)
 2015年9月にACCを高度化するソフトウエアをOTAでユーザに配布

もう自動運転ができると誤解(over trusting)しているテスラオーナーもいる

NHTSAはまだ「市販車」が「自動運転」モードで公道を走る事を 昨年12月の段階でLevel 3に近いアップデートまで行うソフトを用意したが、配許可していない。
布をDMVによって止められた定義上テスラの"Autopilot"の現バージョンは「自動運転」ではない。

しかし、市場には現在の“Autopilot”で「自動運転」が可能になったと誤解しているテスラオーナーが居た。
ヒトとシステム間の関係の複雑性により、Level 3導入に慎重になるOEMが出て来た

52

今後の動向

② 郊外型レベル4-5
 Hub and Spoke (last miles)

ジオフェンシング

公共的交通、ドライバーレス・タクシー/マイクロバス
新規参入者による破壊的イノベーション

53

今後の動向

2025年以降の動向
生活道路
都道府県道; 129,375Km

幹線道路
国道; 55,432Km

高速道路
高速道; 8,358Km

市町村道: 1,023,962Km

2020
2025
2030
2035
2040

②

ガラケーに対してスマホが作れるか
人口密度を掛ける ということ必要があるが、
この市場が
大きくなる

今後10年で生まれるもの？

①

ご参考
総延長; 1,210,251Km(米国; 6.6MKm)

2045
54

今後の動向

商品化開発の変化
 シェアリングエコノミーの発達 個人所有車の稼働率 = 5%

現代において、もっとも活用度の低い商品となっている
時代はシェアリングエコノミーに向かう 稼働率が上がることにより、
商品ライフサイクルが短くなる

①




②

4倍稼働率を上げれば、商品寿命が現在の12年から3年になり、商品開発の速度が高まるクルマの新機能定義は概ねソフト
ウエアのバージョンアップに依存する

 平行してすすむ自動運転技術


双方から第四象限の「自動運転車のシェアリング」という段階に進む
ソフトウエアの開発能力が死活問題となる55

今後の動向

ICT車載化開発の変化*A) 平均使用年数とは自動車が初年度登録されてから抹消登録されるまでの年数。
*B) 自動車情報センターの数値 (因みに、2001年の数値は10.60年)*C) 平均年齢とは現在走っている車の登録後年数の平均。

機能定義から17年間市場に存在する

国内登録車の平均使用年数*A
約13.04年*B (2011年)★
平均購入時点コンセプト★
確定 機能定義
国内市場累積台数★
120,000CPU

CPU
200MIPS

2MIPS
80,000

開発期間
約3年2G

新車販売
約3年

40,000

1年で情報処理速度2倍2^7=128、2^11=2048

CPU
4000MIPS

クルマに「内蔵」する技術は長期的に利用可能な
3G
3.9/4G Proof
将来を保証するFuture*C
クルマの平均年齢であることが望まれる
7年程度

02001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
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今後の動向

ソフトウエアアップデートが問題を解決• 今後の方向性
Car
IT

商品ライフ3年
3年

competitiveness☆

★ 機能. Fix

Development★ 市場投入
time

Apps

0.5

レイヤー構造& Generic OS

Apps

Apps

0.5

Apps

Apps

H/W
Middleware

H/W
Middleware

Middleware

1.8

2.0

Middleware

Middleware

OS

OS

OS

OS

OS

H/W

H/W

H/W

H/W

High Level
Middleware
APs

通常の
IT商品

Apps

1.0
1.2
1.0
1.4
0.9
1.5
1.7
0.9
S/W;
Short
but
on-going
development
cycle

H/W; Long
Dev. CycleH/W
H/W
HardwareLow level
Middleware

新車として3年,購入後更に10年
以上市場に存在する

APs

APs

APs

APs

competitiveness

time

57

今後の動向

ICTの発達による産業構造の変化 - 2020年に向けて
 クラウドとビッグデータが定着
製造

流通

2001-2010

GoogleService

Server交通
医療2011以降Amazon

Sales
force

農業
Facebook

Cloud (+ Big Data/IoT)

クラウド企業の協調・競争領域
Webアプリケーション機能を補完的に相互に利用

IP-Network

Application
HTML5

Middleware
OS
DriverWindows
OS-X

H/W

Intel

Linux
PCとnon-PCの共存(Tizen, Android )Windows(端末のマルチデバイス化)
iOS, Windows
OS-X
コンテンツ・サービスの製作はPC
閲覧・サービス利用はnon-PCでOK
Intel
Intel/ARM

Fully Networked PC

Networked PC

Non-PC Devices
Smart Phone、TV-STB
NAVI

58

産業構造の変化スマイル・カーブの先 (モノのスマート化) Acer Stan Shih̀s Smile Curve / Frown Curve
CPU/GPU・センサーの機能拡大

Thingsの知能化 (スマート化)(Smart Things)(Cyber Physical System)(Industie 4.0)

PCとnon-PCの共存

中抜き(端末のマルチ
デバイス化)

人工知能ソフトウエアの機能拡大

クラウド企業の協調・競争領域
いくらでどう
提供するか

何を作るか
ハードウエアは
誰でも作れる(付加価値ゼロ)59

今後の動向今ICTと人間の間に起こっている事
 2020年、世の中はこれに近づく
脳の支援
生活支援

ビッグ
データ
センター

3rd Party
サービス
供給者

遠隔医療

自動運転
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今後の動向

サービスプロバイダーが産業ピラミッドの頂点に立つ可能性
クルマ産業のピラミッド構造OEM

Web
Service

Service
Provider

ICT産業のピラミッド構造

Solution
EnablerOEM

Supporting Industry

製造能力

アナログ: 製造に価値

計算能力
センサー
半導体

洞察力
分析力
運用

デジタル: クリエイティビティに価値
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まとめ 毎年2倍で指数関数的に進化するICTによって、今後シンギュラリティに向け人工知能の時代を迎え、日々新しいソリューションが市場投入される
 コネクテッド・カー(Vehicle IoT)は高度運転支援と自動運転の実現に不可欠である
 ヒトの代わりにコンピュータがクルマを運転し自動運転が実現する クルマの付加価値を上げるのはICTであり、ICTがネットワーク攻撃の対象であり、ICTがそれから守る 完全自動ではサービス事業が重要となり、産業構造を大きく変える (他産業でも言える)

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ご清聴
大変ありがとうございました

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