Rolando Doromal Jr.（自動車脅威リサーチャー）
AI主導のテレマティクスは、モビリティのエコシステム全体に測定可能な利益をもたらすことが期待されています。しかし、ソフトウェア定義型自動車（SDV）のアーキテクチャーにおいて、テレマティクスが単なるデータの導管から運用上の権限を持つものへと進化するにつれて、サイバーセキュリティをめぐる議論は根本的に変化しつつあります。
そのリスクは、もはやデータの漏えいにとどまりません。フリート規模での自動化された運用への影響にまで及んでいます。
UN R155やISO/SAE 21434といった規制枠組みの下では、サイバーセキュリティは現在、型式認証、市場参入、そしてブランドの信頼に直結するシステム的な義務となっています。テレマティクスはもはや単なる接続機能ではなく、車両の動作を形成するロジックに組み込まれつつあります。
SDVにおけるテレマティクスは決して無リスクではなかった
テレマティクスは、その初期の導入時から、車両とバックエンドのエコシステムをつなぐ橋渡しとしての役割を果たしてきました。
テレマティクスコントロールユニット（TCU）は、車載ネットワークをクラウドプラットフォーム、フリート管理システム、モバイルアプリケーションに接続します。TCUは、車両のテレメトリ、GPSデータ、診断情報を送信し、リモートコマンドやOTAによる設定のアップデートを可能にします。
このアーキテクチャーは、運用の可視性とスケーラビリティーを提供します。同時に、アタックサーフェスを車両そのものを超えて拡大させることにもなります。
業界の調査では、このようなリスクへの露出が繰り返し示されてきました。Tencent Keen Security Labによるセキュリティ調査の結果は、車両のコネクティビティメカニズムに悪用可能な脆弱性があることを明らかにし、バックエンドサービスやテレマティクスインターフェースが、より広範な車両エコシステムへの侵入経路になり得ることを強調しています。
これらは孤立した事例ではありません。コネクティビティが本質的に、車両、クラウドシステム、API、ユーザーインターフェースの間に信頼関係を構築するという構造的な現実を反映しています。
コネクティビティとリスクへの露出は切り離すことができません。問題はもはや、テレマティクスがリスクをもたらすかどうかではなく、そのリスクがどのように拡大するかということです。
AIがテレマティクスを運用権限を持つものへと変える
AIはテレマティクスの役割を根本的に変えます。これまで、テレマティクスは生のデータを送信していました。しかし現在では、データを解釈し、予測し、結果に影響を与えています。
機械学習モデルは、予知保全、ルート最適化、ドライバーの行動分析、そして自動化されたフリート調整を可能にします。これらのシステムは、人間の直接的な検証なしに、メンテナンスのスケジューリング、運用の優先順位付け、およびシステムの応答を形成する傾向が強まっています。
この変化は、測定可能な運用上の利益をもたらす一方で、脆弱性の影響の性質も変化させます。
従来のテレマティクスの欠陥は、車両情報を漏えいさせる可能性がありました。しかし、AIが統合されたSDV環境においては、同じ欠陥が数千台の車両にわたる自動化された運用の結果に同時に影響を及ぼす可能性があります。
フリート管理における既存の弱点が影響を及ぼすポイントになる
AIは、まったく新しいリスクカテゴリーをもたらすわけではありません。既存のリスクがもたらす結果を増幅させるのです。
VicOneの調査レポート「車両管理システムを脅かす認証とAPIの脆弱性について」では、ユーザー名とともにURIパラメーターでクリアテキストのパスワードを送信したり、ログインメカニズムの暗号化が不十分であったりするなど、脆弱な認証の慣行が、どのようにして重要なテレマティクスデータへの不正アクセスを可能にしたかを明らかにしました。
リサーチャーは以下の情報にアクセスすることができました。
- GPS座標
- 車速
- イグニッションの状態
- オドメーターの数値
- デバイス識別子
これらの弱点は、主にフリート管理のバックエンドシステムやAPI内で発見されました。これらは、複数の車両からのテレマティクスデータを集約し、Webやモバイルのインターフェースに運用機能を提供する環境です。
適切な認証制御や通信の暗号化がなければ、攻撃者が機密データを抽出したり、車両情報を改ざんしたりする可能性があります。その結果として起こり得る影響は、プライバシーの漏えいにとどまりません。
- フリート規模での運用の中断
- データの改ざんやダウンタイムによる経済的損失
- UN R155の規制への非準拠
- レピュテーションの低下
- 物理的な安全性への影響
AI主導のエコシステムでは、これらのリスクはさらに高まります。予測モデルが侵害されたデータ入力に依存している場合、欠陥のある出力が連鎖し、メンテナンスの優先順位付けの誤り、フリートのルート指定の誤り、または不適切な自動応答につながる可能性があります。API認証の欠陥として始まったものが、広範な運用への影響へと発展する可能性があるのです。
脆弱性はもはや通信チャネルだけに存在するわけではありません。それはシステムのロジックを通じて伝播します。
サイバーセキュリティはコネクティビティの先へと拡張されなければならない
従来の自動車のサイバーセキュリティは、電子制御ユニット（ECU）とネットワーク通信の保護に重点を置いていました。その基盤は依然として不可欠ですが、インテリジェントでAIに対応したSDVアーキテクチャーにとっては、もはや十分ではありません。
組織は以下の要素を保護する必要があります。
- 車両からクラウドへのパイプライン全体にわたるエンドツーエンドのデータ整合性
- バックエンドのインフラストラクチャーおよびAPIの認証
- AIモデルのガバナンス、検証、およびライフサイクル管理
- 継続的なフリート規模の監視と異常検知
このアプローチは、ISO/SAE 21434が意図するライフサイクルや、UN R155のサイバーセキュリティ管理システム（CSMS）フレームワークで求められるシステム的なガバナンスと直接的に一致しています。規制当局は、事後対応的なパッチ管理ではなく、車両とクラウドの両環境にわたる実証可能なリスクの可視性をますます求めています。
脅威の検知からSDV運用のレジリエンスへ
AIが統合されたテレマティクスシステムを保護するには、脆弱性の修復以上のことが求められます。車両とクラウドの両方の領域にわたる、検知、脅威インテリジェンス、および構造化された対応を網羅する、連携したセキュリティモデルが必要です。
先見の明のある自動車メーカーは、以下のようなエコシステム全体にわたるアプローチを採用しています。
- 攻撃者の手法の自動車特有の脅威フレームワークへのマッピング
- テレマティクスおよびバックエンド環境の異常な振る舞いの継続的な監視
- 車載テレメトリとクラウド脅威インテリジェンスの相関分析
- フリート規模での運用への露出を考慮した脆弱性影響の評価
- 調査結果のサイバーセキュリティ管理システム（CSMS）プロセスへの統合
脆弱性インテリジェンス、リアルタイムの監視、および構造化された運用対応を組み合わせることで、組織は、影響が拡大する前に、新たな攻撃パターンを可視化することができます。
AI対応のSDVエコシステムにおいて、レジリエンスは孤立した制御によって達成されるものではありません。
それは、テレマティクスのバリューチェーン全体にわたる継続的な可視性を通じて達成されます。
インテリジェンスはイノベーションとリスクの両方を加速させる
テレマティクスは、車両を外部システムに接続するために設計されました。AIはこれを、SDVエコシステムに組み込まれた運用上のマルチプライヤーへと変容させます。その運用価値は大きなものですが、悪用された脆弱性は急速に拡大し、フリート規模の混乱を招く可能性があります。
インテリジェントなコネクテッドカーの時代において、テレマティクスのセキュリティはもはやデータの保護だけを意味しません。それは、フリート、市場、そして規制管轄区域全体にわたって、自動化された車両動作の完全性を保護することなのです。
モビリティの未来はインテリジェントなコネクティビティによって定義され、市場でのリーダーシップは、そのインテリジェンスがどれほど安全に設計、検証され、そして継続的にガバナンスを効かせられるかによって定義されるでしょう。
