信頼できる車載AIの実現に向けて - ゼロトラストと多層防御の重要性

エージェント型車載AIがもたらす新たなセキュリティリスク

今日の車載AIアシスタントは、ドライバーと同乗者に代わってさまざまなタスクを実行し、他のAIエージェントの機能を統合的に制御する、自律性の高いエージェント型AIシステムです。このようなシステムは、移動中の生産性や安全性、利便性の大幅な向上が期待される一方、前例のないセキュリティ上の課題も同時にもたらします。

企業システムと連携した音声操作式のエージェントは、サイバー攻撃の格好の標的になる可能性があります。とりわけ、攻撃者がAIツールを利用して、巧妙なフィッシング誘導や高度なマルウェアを作成したり、AIモデルの「脱獄(jailbreak)」を試みたりするケースが増えているためです。この状況を受け、規制当局は、国連のUNECE WP.29車両サイバーセキュリティ規則や、間もなく施行される欧州サイバーレジリエンス法(CRA)などを通じて、コネクテッドカーにおけるセキュリティ・バイ・デザイン、セキュア・バイ・デフォルト、セキュアな運用、データガバナンスについての基準を引き上げています。

一方で、アシスタントが移動中のドライバーの業務や個人的なタスクの管理を支援するようになるにつれ、その役割は進化しています。最近まで、音声操作式の車載アシスタントは、大半が汎用的なもので、特定の個人と結び付くことなく、基本的なタスクを支援するにとどまっていました。しかし、その状況は変わりつつあります。音声操作式の車載アシスタントシステムは、カレンダーや電子メールなどの個人データや業務データと連携することで、運転席にいるドライバーに代わって行動するようになっています。メッセージの確認や対応策の提案、場合によってはそれらを実行したりすることもあります。

このようなインタラクションはますます個人的なものになり、機密データが扱われることも増えました。それにもかかわらず、車はドライバーの専有物ではなく、多くの場合共有されるため、本人確認、権限管理、利用制御に関する大きな問題が生じています。自動車OEM、CISO、IT部門のリーダーはこの現状を考慮し、セキュリティを最優先にした車載AIのためのアーキテクチャを採用する必要があります。それは、単にLLMガードレールに依存するものではありません。実績あるゼロトラスト・アーキテクチャ(ZTA)と多層防御原則をシステム全体に組み込み、さらにグローバルな脅威インテリジェンスによって強化されたプラットフォームベースのセキュリティアプローチを活用することが重要となります。
自動車業界に包括的な戦略が必要な理由

自動車におけるセキュリティと安全性には、他の分野にはないほど大きなリスクが伴います。自動車メーカーは厳しい規制環境の下で事業を行っており、自動車へのサイバー攻撃は人命に関わる事態を引き起こす可能性があるだけでなく、深刻な法律上の問題や評判の低下をもたらす可能性があります。OEMは、車両のサイバーセキュリティに特化したプラットフォームベースの包括的セキュリティ戦略を採用することで、ISO/SAE 21434、 TISAXなどの車載サイバーセキュリティ規格に準拠できます。さらに、24時間365日のモニタリングとソフトウェアアップデートを通じて、UNECE WP.29やCRAによって義務付けられた規制が求めるセキュリティ・バイ・デザイン、セキュア・バイ・デフォルト、セキュアな運用に関する法規制を満たすこともできます。

車載アシスタントは、単なる独立した機能として扱うだけでは不十分です。ノートパソコンやスマートフォンなど、企業のネットワークやデータにアクセスするあらゆるデバイスやアプリケーションと同じ、企業のデジタルエコシステムの一部として管理し、同等に厳格なセキュリティ原則と監視を適用すべきなのです。このように一元化されたアプローチをとることで、車載ソフトウェアからクラウドサービスまでを広く保護し、車両と企業ネットワークとの間に生じ得るセキュリティ上のギャップを解消できます。

ゼロトラストと多層防御こそセキュリティ最優先の基盤

車載AIアシスタントのセキュリティを強固にするための基本は、ゼロトラスト、すなわち「決して信頼せず、常に検証すること、権限の付与を最小限にすること、侵害を前提とすること」です。たとえ車内や企業ネットワーク上にあったとしても、機器、コンポーネントの安全性を常に検証する必要があります。車載アシスタントに関わるすべてのインタラクションは、常に認証・認可を行い、記録を残さなければなりません。

実務レベルでは、あらゆる段階で厳格なID管理とアプリケーションのセキュリティ対策を徹底することを意味します。マイクロソフトとセレンスAIが開発したMobile Work Agentは、車載AIの機能性と、企業データおよび個人データの強固な保護、ドライバーの安全性を両立させた、音声操作式の車載生産性向上アシスタントです。ドライバーは通勤中も安全に、カレンダーの確認やスケジュールの調整、業務の管理を行うことができます。

このエージェントは、Microsoft Entra ID(旧Azure Active Directory)を利用してユーザーとエージェントの安全な認証を行うのに加え、Microsoft Intuneを利用して車両のインフォテインメントシステムが登録済みであること、またアプリケーションが企業のIT要件に準拠していることを確実にします。さらに、多要素認証、相互TLS認証(mTLS)、短寿命のOAuthトークンを活用することで、ポリシーに準拠した正当なユーザーとデバイスのみがアシスタントのサービスにアクセスできるようにします。

ゼロトラストは多層防御と組み合わせて実装されます。多層防御とは、複数のセキュリティレイヤーを重ねることにより、仮に1つのメカニズムが機能不全を起こしても他のメカニズムがカバーする仕組みです。車両、クラウドバックエンド、リモートAIサービスの間の各段階に、専用のコントロールが配置されています。

Mobile Work Agentのアーキテクチャには、ID管理やデバイスの信頼性からAPIおよびネットワークアクセスの管理、コンテンツポリシーの実行、継続的モニタリングまで多様なレイヤーがあります。重層的なセーフガードが存在するため、1つのコンポーネントが突破されたとしても、システム全体の安全性が損なわれることはありません。

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