コネクテッドカーや自動運転技術の進化に伴い、複雑な自動車システムをサイバー脅威から守ることが不可欠となっています。こうした業界の変化に応じて、国連欧州経済委員会(UNECE)はサイバーセキュリティ対策を義務付ける規制(UN-R155)を制定しており、各国の自動車メーカーはこれに対応するための取り組みを進めています。
サイバーセキュリティ基準が高まる中、ファズテストは、メーカーがこれらの要求に応えるための強力なツールとして注目されています。しかし、従来のファズテスト手法は労力を要し、現代の車両における複雑なソフトウェア構造に十分対応しきれないという課題がありました。幸いなことに、近年のサイバーセキュリティテスト技術は進化しており、スマートで自動化されたファジングなどの高度な技術により、サイバーセキュリティテストがより効率的かつ効果的になっています。これにより、開発期間の短縮、システムの強化、車両全体の安全性向上が実現され、規制への準拠も可能になっています。本記事では、スマートな自動車向けファズテスト技術について詳しく解説します。
AutoCrypt Security Fuzzerは、HILシミュレーション環境でのファジングテストを可能にし、開発初期段階から車載ソフトウェアの安全性を確保します。より詳しい情報が必要な方はこちらをご覧ください。
UN-R155は、車両のライフサイクル全体を通じてサイバー攻撃から車両を保護するための包括的な規制です。確立されたサイバーセキュリティマネジメントシステム(CSMS)の構築が求められ、自動車メーカーはリスクを体系的に評価し、軽減する必要があります。この規制の要件は、ISO/SAE 21434規格と一致しており、自動車サイバーセキュリティエンジニアリングの枠組みを設定しています。リスク管理、継続的な監視および更新プロセスに重点を置くことで、設計から廃棄に至るまで、車両サプライチェーン全体のセキュリティを確保します。
サイバーセキュリティの準拠を確保するための重要な要素の1つが、徹底的かつ効果的なテストです。ファズテスト(Fuzz Testing)またはファジングは、ソフトウェアシステムの脆弱性を特定するための強力なテスト方法です。これは、ソフトウェアインターフェースに予期しないデータやランダムなデータを供給し、その挙動を観察することで、バグや攻撃者に悪用される可能性のあるセキュリティの欠陥を発見します。
UN-R155において、ファズテストは特にソフトウェア定義型自動車における弱点を特定するために不可欠です。自動車システムは、通信ネットワーク、インフォテインメントインターフェース、先進運転支援システム(ADAS)に至るまで、サイバー脅威の潜在的なターゲットとなり得ます。ファズテストは、これらの脆弱性が悪用される前に予防的に発見するアプローチを提供し、準拠において重要な役割を果たします。
ファズテスト(Fuzz Testing) は、プログラムに対してランダムまたは予期しないデータを送信することで、潜んでいるバグや脆弱性を発見するための効果的なサイバーセキュリティ手法です。しかし、従来のファズテスト手法では、現代の車両における複雑なソフトウェア構造や多様なプロトコルに完全に対応することが難しいという課題がありました。この課題を解決するために、スマートファジング技術が登場しました。スマートファジングは、データに基づいたアプローチを採用し、よりターゲットに特化したテスト入力を生成します。また、複数のアルゴリズムによって生成されたテストケースを組み合わせることで、テスト範囲を拡大しつつ、時間とコストの効率化を実現しています。
スマートファジングツールは、テストの反復実施によるフィードバックデータを活用し、システム内でリスクの高い部分に重点的に対応するように設計されています。たとえば、AutoCrypt Security Fuzzer は、論理的なテストケースモデルを活用し、テスト対象となるシステムのプロトコルや仕様に基づいた最適なファズデータを生成します。また、自動ECU状態復元機能を備えており、テスト中に発生したシステムクラッシュから手動操作なしでシステムを復元することで、連続的かつ安定したファズテストを実現します。
このようなスマートファジングツールの導入により、開発期間の短縮やシステムの強化、車両全体の安全性向上が期待できます。さらに、UN R155やISO/SAE 21434といった厳格なサイバーセキュリティ規制の遵守をサポートし、メーカーが複雑化するセキュリティ要件に適切に対応できるようにします。自動化されたファズテストを通じて、潜在的な脆弱性を早期に発見・解決することが可能となり、ソフトウェア開発の複雑さを軽減しながら、全体的なセキュリティレベルを引き上げることができます。スマートファジング技術の導入は、車両のサイバーセキュリティ強化や規制遵守に向けた重要なツールとして、今後ますますその役割を拡大していくでしょう。
複雑な車両システムのサイバーセキュリティを確保するためには、さまざまなファズテスト手法が用いられます。ブラックボックス、ホワイトボックス、グレーボックスファズテストは、ソフトウェアやシステムの内部構造に対する知識の度合いに応じて異なるアプローチを取ります。
ブラックボックスファズテストでは、車両システムの内部構造に関する知識がない状態でテストを実施します。テスターは、外部からのデータ入力に基づいてシステムの応答を観察し、サイバー攻撃がシステムに及ぼす影響を評価します。この手法は、攻撃者が外部からアクセスできるインターフェース(例: 通信プロトコルやインフォテインメントシステム)を検証するのに適しています。テストが現実の攻撃シナリオをシミュレーションするため、実際に攻撃される可能性がある部分の脆弱性を発見しやすくなります。さらに、内部情報を知らなくてもテストが可能です。
ホワイトボックスファズテストは、車載ソフトウェアやシステムの内部構造、ソースコード、アルゴリズムを完全に把握した上で行います。この手法では、特定のコードパスや重要な機能に焦点を当て、脆弱性が発生しやすい部分を集中的にテストします。ソフトウェアの脆弱な箇所を詳細に分析でき、効率的に脆弱性を特定できます。車両のセキュリティ機能やエラー処理の効果を確認するために有用です。
グレーボックスファズテストは、ブラックボックスとホワイトボックスの中間的なアプローチです。テスターは、車両システムの一部の情報(例えば、設計仕様やデータフローの概要)を把握した状態でテストを行い、より効果的なテストケースを設計します。これにより、重要な部分に焦点を当てつつ、効率的なテストが可能になります。 内部の詳細情報を完全には知らない場合でも、特定の脆弱性を効率よく検出できます。大規模で複雑な車両システムを検証する際に、コストと時間を節約しながら効果的なテストを行えるのが特徴です。
これらのファズテスト手法を適切に組み合わせることで、車両のセキュリティ対策を強化し、サイバー攻撃のリスクを最小限に抑えることができます。
しかし、自動車用ソフトウェアにファズテストを導入する際には、以下のような課題も存在します。
ファズテストは、時間とコストがかかる場合があり、専用のインフラストラクチャや熟練した人材が必要です。特に、テスト環境の構築や維持、膨大なテストケースの管理には多大なリソースが求められます。
現代の車両は、多数のコンポーネントが相互に接続されており、包括的なファズテストの実施が難しくなっています。一つの脆弱性が連鎖的に他のシステムに影響を及ぼす可能性があるため、全体的なセキュリティ評価が求められます。
国際的および国内の規制の理解は、サイバーセキュリティへの準拠に不慣れな企業にとって障害となり得ます。例えば、ISO 26262やISO/SAE 21434などの規格への適合は、自動車業界におけるソフトウェアテストの重要な要件となっています。これらの規格に精通していない企業は、適切なテスト手法の選定や実施に困難を感じることがあります。
これらの課題を克服するためには、専門的な知識を持つ人材の育成や、効率的なテスト手法の導入、最新の規格や技術に関する継続的な学習が重要です。これらの課題を克服するために、日本の自動車メーカーは、地域のサイバーセキュリティ研究機関と連携することで、リソースや専門知識、最新のファジング技術にアクセスすることができます。また、ファズテストのプロセスを自動化することで手作業を削減し、効率を向上させるとともに、自動化されたテストツールがリアルタイムで戦略を適応させることで、時間とリソースの節約も可能です。さらに、エンジニアやソフトウェア開発者には、最新のサイバーセキュリティ実践と規制要件に関する定期的なトレーニングを実施し、継続的な学習とスキル向上を促進する必要があります。
コネクテッドカーや自動運転技術の普及に伴い、UN-R155への準拠は安全性を確保するための必須条件となっています。ファズテストは、ソフトウェアの脆弱性を事前に特定し、防ぐための効果的な手法です。高度なテスト技術に投資し、課題を乗り越えることで、日本の自動車メーカーはセキュリティを強化し、消費者の信頼を維持できるでしょう。未来の自動車が安全であるためには、サイバーセキュリティへの継続的な取り組みが必要です。