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[JAWS-Security 09 Tokyo] Cloud Solution for management and observation vehicle

[JAWS-Security 09 Tokyo] Cloud Solution for management and observation vehicle

JAWS-Security 第9回で登壇させて頂くスライドになります。
公開版のため一部発表スライドと異なります。

tokina (himitu)

May 16, 2018
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Transcript

  1.  所属:電気通信大学大学院入学 (広島市立大学卒)  情報ネットワークを専攻  某N社に入社予定(現在検討中)  研究:LoRaWAN(IoT向けネットワーク)について 

    かつては自動車セキュリティの研究に従事  すきなもの:Raspberry Pi, AWS, 自動車セキュリティ, IoTなど  AWS歴:1年弱の新米  昨年度AWS様のインターンシップに参加  SecHack365 ‘17にてAWSを活用した自動車監視/管理のプラットフォーム のプロトタイプの作成を担当 簡単に自己紹介します 1 @_tokina23 (ひみつさん)
  2.  あいさつ  @Typhon666_deathさん、お誘いいただきありがとうございました  お手柔らかにお願いします♂️  今日はなすこと  パブリッククラウド技術(AWS)を活用した自動車の監視/管理システム

    のプロトタイプを作成した話  何をするもの?  自動車の様々な運転情報を取得、異常・サイバー攻撃を検知  可視化も提供します(+α)  今回の“セキュリティ”要素は です はじめに 2 自動車セキュリティ
  3.  最近よく聞く自動車セキュリティ  ナビ(インフォテインメント)  携帯回線, WiFi, Bluetooth  USB端子,

    CD/DVD, Audio,  OBD2ポート(CAN)  診断用端子  キーフォブ  コンピュータ(ECU) 幅広い自動車セキュリティ 5 影響・範囲
  4.  誰が誰にサービスを提供する?  提供者:メーカー、保険会社  サービスを提供される人:提供者、ユーザ (ドライバー)  どんなサービスを? 

    自動車を一括で管理・監視できるプラットフォーム  運転評価、自動車の状態を可視化するプラットフォーム  安全×快適なカーライフを実現するために  危険を察知したらユーザへ通知する!  優秀なドライバーのデータ(=教師データ)を探すため運転を評価! プロトタイプ 6 車の情報をクラウドに集約、 さらにそれを活用したサービスを提供!
  5.  車載器の概要  セキュアに車載データをクラウドへ送信するデバイス  車載器の実装 自動車に載せるデバイス(車載器) 8 Raspberry Pi

    位置情報 Raspberry Piで実現 CAN通信 PiCAN・OBD-II ケーブルを用いて CAN通信を取得 GPS Module CAN Interface SORACOM Dongle 開発した実際の車載器 GPSモジュールで 位置情報を取得 SORACOM専用回線で データを送信
  6. AWSを活用したシステムアーキテクチャ 11 車載器 Lambda (Python2.7) S3(Storage) Kinesis Stream Elasticsearch Service

    実車データ Cognito+IAM(STS) EC2(Server) (Flask) SNS Lambda Credential 運転 評価 Lambda ユーザー IFTTT 可視化 通知 管理者 可視化 異常検知 7種類の可視化
  7.  自動運転を実現し、安全×快適な運転のための 教師となるデータを収集したい  データを誰が活用する?  提供者:メーカー、保険会社  サービスを提供される人:提供者、ユーザ (ドライバ)

     運転評価の方式(減点方式)  急加速、急停止:重み2  回転数:重み2  ハンドル操作:重み1 今回は大阪回での運転情報ログを検証、評価 23 S3(Storage) EC2(WebServer) (Python2;boto, 3;Flask) 運転評価 boto3 WebBrowser 優秀なドライバを探すための運転評価
  8.  ビジネスに展開?  特に現在は考えていません  類似のサービスに対して、自動車セキュリティ+αで教育や 保険会社などとの連携が可能  技術的な課題 

    プロトタイプの仕組みではスケーラビリティやセキュリティを意識した システムへと作り直す必要がある  LBをEC2の管理へ導入、評価システムへの認証の導入  運転評価、攻撃分析に機械学習or深層学習を導入  GoogleHomeといった音声操作デバイスとの連携 今後どうしよう? 29