Chris Clark, シニア・マネージャー – Automotive Software & Security, Synopsys Automotive Groupと 岡 デニス 健五、日本シノプシス合同会社ソフトウェア インテグリティ グループ、プリンシパル・オートモーティブ・セキュリティ・ストラテジストによる共著
さて、自動車のアプリケーションは1年後にはどのようになっているでしょうか? では、自動車業界で見られるものに関する2021年の4つの主要な予測についてお話ししましょう。
2020年11月、「ウォルマートは、自動運転車による配達をテストする計画を発表した最新の小売業者の1つに」というニュースが流れましたが、このパイロットプログラムでは、ゼネラルモーターズのクルーズによる自動運転電気自動車を使用します。自動運転が進歩し続けることで、安全要件はより急務となり一般化するでしょう。ISO 26262 路上走行車 – 機能安全は、自動車OEMおよびサプライヤが従い、文書化するための仕様から製造リリースまでの機能安全開発プロセスを義務付ける国際規格を提供します。近い将来、安全性とセキュリティの相互作用に対処するために、ISO26262のさらなる議論または修正が行われる可能性があります。
セキュリティといえば、ISO/SAE 21434は、自動車業界に、自動車のサイバーセキュリティに対処するための最初の標準を提供することになります。SAE J3061に基づいて構築された ISO/SAE 21434は、路上走行車のライフサイクル全体にサイバーセキュリティ・フレームワークを提供し、以下を対象とします:
ISO/SAE 21434により、自動車サプライヤーとOEMがさまざまなベンダーのセキュリティ要件を管理するためのより一貫した方法が提供され、複数のベンダーからのリスクとデータを正規化するのではなく、時間とリソースを顧客の要望に集中できるようになります。
自動車のサイバーセキュリティに関する国連の規制であるUNECE WP.29サイバーセキュリティ規制(UN-R 155)はISO / SAE 21434に基づいて構築されています。Juniper Researchによれば、2023年までに、7億7500万台の消費者向け車両がテレマティクスまたは車載アプリで接続できるようになると予想されており、2030年までに約3億行のソフトウェアコードが自動車に組み込まれると予想されています。車両の接続性の向上と車内のソフトウェア・コンテンツの増加はサイバー攻撃のリスクを高めます。UN-R 155は、セキュリティ上の脅威に対処するプロセスの観点から何を行う必要があるかを説明して脅威と軽減策の例やプロセスとガバナンス、IT、製品と運用テクノロジーの観点からの視点を提供し、ソフトウェアの更新に関する新しい国連規制(UN-R 156)は、安全でセキュアなソフトウェアの更新に関するガイダンスを提供し、車載ソフトウェアのOTA更新の法的根拠を導入しています。これらの規制は今年EUで公布されます。
自動車システムでのオープンソース・ソフトウェア・コンポーネントの使用の増加により、自動車産業の組織は、含まれているオープンソース・ライセンスを識別して管理する必要があると言及することに価値があります。最近リリースされたISO/IEC 5230:2020は、オープンソース・ライセンスのコンプライアンス・プログラムを確立するための要件を提供し、ソフトウェアを流通させる組織間での信頼構築に役立ちます。ISO 5230は、オープンソース・ライセンスのコンプライアンスの観点からサプライチェーン・リスクの管理を支援するために、自動車業界にとって重要な役割を果たします。
これは、5Gネットワークの展開の増加と相まって、V2X(Vehicle-to-Everything)テクノロジーを主要な大都市圏でより実行可能にするでしょう。 V2Xテクノロジーは、車両が基本的な安全情報(場所、速度、方向など)を相互に、および交通インフラストラクチャと共有するため、より安全で効率的な道路を約束するもので、明らかに自動運転車にメリットがあります。
ゼネラルモーターズは、V2X技術を搭載したビュイックGL8を中国でデビューさせましたが、中国国内でV2X技術を利用する最初のブランドとなりました。また、新しいキャデラックとほとんどのシボレーおよびビュイック車で5Gテクノロジーが2022年以降に利用可能になることを発表しました。米国では、自動車業界が5.9 GHzワイヤレス通信スペクトルに関する規制上の課題に取り組んでおり、2021年からはテストセンターでのV2Xテクノロジーの展開が増えはじめています。自動車OEMは、テストを通じて今後数年間でどのような種類のV2X機能が可能で現実的であるかについてのより良いアイデアを得ることができると思われます。
さらに、AIとMLは、データ分析の観点から、車両のバックエンドで引き続き有益であることが証明されます。潜在的に数百万台の車両から大量のデータが収集および処理されるため、収集された情報から新しいサイバーセキュリティの脅威や攻撃に関する洞察を得られる可能性があります。たとえば、車両がブレーキをかける原因をマルウェアが誘発する可能性があるか?というようなことです。
現在、ソフトウェアはリリース前にテストと検証がなされています。 将来的には、車両がすでに現場にある間にソフトウェアのセキュリティ要件を確認できるはずです。 AIとMLの高度化のおかげで、悪名高いジープのリモート・ハッキングは不可能になりましたが、これは運転中に自動車の侵入検知防止システムの一部として自己診断を実行できるようになったからです。このリアルタイム診断機能によって、ホワイトハット・ハッカーのCharlie MillerとChris Valasekが2015年にジープチェロキーで行ったような車のリモート制御をできないようにする必要があります。自己診断機能により、より安全に乗車できる車両を実現するのです。
今後1年余りの間に、早期障害や障害のあるコンポーネントを検出するための予測診断の利用も増えるはずです。コネクテッドカーは継続的にデータを収集するため、パターンを読み取り、タイヤの空気圧の低下、特定のコンポーネントの過熱、異常なコマンドの送信などの問題を早期に検出できます(たとえば、車にブレーキをかけるように指示するインフォテインメント・システム )。
自動車メーカーは、小型のマイクロコントローラーを使用していましたが、現在ではこれらの小型デバイスを大型システムに統合し、複数のオペレーティング・システムと非常に多くのソフトウェア・コンテンツを実行しています。業界の焦点が電気的/機械的なものからソフトウェア指向に移行するに従い、OEMはソフトウェアエンジニアを増員してきました。来年には、さらに多くのOEMやサプライヤーが独自のソフトウェア開発センターを設立し、他のソフトウェア会社と提携あるいは買収する可能性があります。また、自動車メーカーは、アジャイル開発やその他のベストプラクティスといったITの方法論を活用しています。かつては一般的だった組み込みソフトウェアに加え、車両と相互作用するWebアプリ、モバイルアプリ、クラウドプラットフォームに基づく新しいサービスやソリューションの開発も増えているのです。
今年の自動車業界で何が起こるかを考えると、イノベーションの増加だけでなく、より安全なイノベーションへの道筋が見えてきます。 AIとMLによるスマートテクノロジーとともに、規格が導入されることで、自動車エンジニアは、よりスマートで安全な車両を設計することでリスクを軽減できるようになるのです。
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