[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。

Transcript

1. JAWS-UG × Security 09 @Tokyo
   @_tokina23 ひみつ(tokina)
   2018/05
   自動車監視/管理のための
   クラウドソリューション＋α
   0
   

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2.  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)
   

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3.  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
   

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4.  なぜやるのか？
    プロトタイプと全体概要
    車載器（自動車に搭載するデバイス）
    AWSを活用したデータ収集プラットフォームと可視化
    “ユーザフレンドリー”な監視ツール
    運転評価システム
    まとめと今後
   Agenda 3
   

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5. なぜ？ 4
    自動運転社会の実現のために多くのドライバーの運転情報を集め
   なければいけない！
   クラウドを利用して優秀なドライバの運転情報を収集
    今後“つながるクルマ”が増えてくると同時に自動車への様々な
   攻撃可能性が増えてくる！
   可視化で自動車セキュリティに触れてもらい、危険性を実感
   

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6.  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
   

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7.  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！
   

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8. プロトタイプのイメージと分担
   7
   Internet
   分析
   評価
   視覚化
   @_tokina23
   @Balius1064
   @kiyoooo44
   @o_hi_rangosta
   @o_hi_rangosta
   @o_hi_rangosta: M1
   @Balius1064: M1
   @kiyoooo44: 高専4年
   

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9.  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
   

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10. 監視/管理と運転評価に必要なデータを集めたい
    車のリアルタイムな状況を表すデータ
     車種, イグニッション, 速度, エンジン, 緯度経度, ハンドル舵角,
    車内部のネットワークの使用帯域（混雑度）
    ブレーキ＋ハンドルに関する時刻データ
     急ブレーキや急ハンドルの評価のため
    車からクラウドへ送る車載データ 9
    

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11. 10
    Internet
    分析
    評価
    視覚化
    @Balius1064
    @kiyoooo44
    @o_hi_rangosta
    @_tokina23
    

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12. 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
    

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13. 12
    速度・回転数
    密度マップ
    ステアリング
    速度・回転数ヒートマップ
    サービス管理者向け可視化サービス
    

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14. 密度マップ(自動車一台のみの例) 13
    USJ
    コスモスクエア
    (スタート地点)
    送信回数が多い＝色が濃い
    つまり
    止まっている時間が長い
    自動車が密集している地域を視覚化
    

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15. 14
    回転数
    速度
    大
    大
    小
    小
    異常値をすぐに見つけることが出来る
    速度・回転数ヒートマップ
    個人の特徴を視覚化
    

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16. 15
    速度と回転数 ハンドル舵角
    速度と回転数、ハンドル舵角
    速度や回転数の
    異常値を検知
    ハンドルを右に
    切っている
    

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17. 16
    ユーザ毎のメッセージ数
    エラーメッセージ数
    CAN使用帯域
    車種情報
    CAN使用帯域とメッセージ量
    帯域異常(DoS攻撃)を検知
    メッセージが多いほど表示も大きく
    →現状を簡単に確認
    

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18. 通知サービスについて 17
    

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19. 18
    Internet
    分析
    評価
    視覚化
    @Balius1064
    @kiyoooo44
    @o_hi_rangosta
    @kiyoooo44
    @_tokina23
    

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20.  一般ユーザに向けた“わかりやすい”
    自動車状態の監視ツール
     一般ユーザーの“疑問点”
     自動車の中のネットワークって？
     攻撃が起きるとどうなる？
    視覚化で解決
    19
    “ユーザフレンドリー”な監視ツール
    S3(Storage) Cognito+IAM(STS)
    Credential
    AWS SDK
    

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21.  車載ネットワークの直感的なイメージ
     攻撃/機器の故障による異常の警告
    リアルタイム可視化 20
    データをオブジェクト化
    ＋色分け 警告マーク＋ブザー音
    データログ
    車種
    

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22. 実際の動作の様子 21
    

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23. 22
    Internet
    分析
    評価
    視覚化
    @Balius1064
    @kiyoooo44
    @o_hi_rangosta
    @Balius1064
    @_tokina23
    

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24.  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
    

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25. 24
    検証対象の自動車
    

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26. 検証ルート(大阪)
    長い直線
    交差点
    交差点
    スタート・ゴール
    25
    必要な状況を含んだ経路で検証
    

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27. 26
    ルート＠大阪回（検証の様子）
    

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28. 運転評価結果
    トレーナー(41歳男性)
    @_tokina23 @Balius1064
    トレーニー(23歳男性)
    27
    

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29.  自動運転社会のためのプロトタイプを開発
     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
     ２つの可視化を提供
     Elasticsearch(Kibana)で管理者向けに様々な可視化
     Unityで自動車の情報をユーザ向けに可視化
     収集した運転データを基に運転評価
     優秀なドライバーの運転情報の収集に利用
    まとめ 28
    

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30.  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
    

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31. ご清聴ありがとうございました
    

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32. 補足資料
    31
    

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33. 32
    おまけ
    合計 $71.52
    

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34. 検知を行う部分のソースコード（Lambda; Python2.7) 33
    今回は値を静的に指定
    SNS(通知)をキック
    

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35.  Tumblrに動画をアップロードしています
     管理者向けの可視化の動画もあります
     SecHack365のあとがき
     AWSのアーキテクチャの変遷についても掲載しています
    関連リンク 34
    https://www.tumblr.com/blog/himitu23
    http://tokina.hatenadiary.jp/entry/2018/04/11/164443
    

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