[論文レビュー] Security Engineering for ISO 21434

Yuri Gil Dantas, Vivek Nigam+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 30, 2020

Advanced Software Engineering Methodologies参考文献 15被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、自動化駆動型のインクリメンタルなセキュリティ工学手法を提唱し、自動車システムにおけるISO 21434準拠を実現する。論理に基づく推論とドメイン固有言語（DSL）を活用することで、厳密で検証可能なセキュリティ根拠を構築し、インクリメンタルな評価を通じて認証資産の効率的メンテナンスを可能にする。この手法により、人的作業の削減と暗黙の仮定やトレードオフの見落としの低減によって、継続的で車両セキュリティ認証の効率と正確性が向上する。

ABSTRACT

The ISO 21434 is a new standard that has been proposed to address the future challenges of automotive cybersecurity. This white paper takes a closer look at the ISO 21434 helping engineers to understand the ISO 21434 parts, the key activities to be carried out and the main artefacts that shall be produced. As any certification, obtaining the ISO 21434 certification can be daunting at first sight. Engineers have to deploy processes that include several security risk assessment methods to produce security arguments and evidence supporting item security claims. In this white paper, we propose a security engineering approach that can ease this process by relying on Rigorous Security Assessments and Incremental Assessment Maintenance methods supported by automation. We demonstrate by example that the proposed approach can greatly increase the quality of the produced artefacts, the efficiency to produce them, as well as enable continuous security assessment. Finally, we point out some key research directions that we are investigating to fully realize the proposed approach.

研究の動機と目的

• ICTの普及に伴う自動車セキュリティの課題の増大に対応する。
• エンジニアがISO 21434の要件、主要な活動、および必須の成果物を明確に理解できるようにする。
• 従来の認証手法の限界を克服し、継続的でインクリメンタルなセキュリティ評価と認証を可能にする。
• 論理ベースの手法による推論の形式化により、セキュリティ根拠構築における人的誤りを低減し、厳密性を向上させる。
• モデルベース工学およびツールとの統合を通じて、スケーラブルで自動化されたセキュリティ主張のサポートを実現する。

提案手法

• 論理ベースの手法とドメイン固有言語（DSL）を用いて、明確な意味論を持つ正確で機械検証可能なセキュリティ根拠を構築する。
• 形式的推論を用いて、セキュリティ対策の完全性と正しさを検証する、きめ細やかなセキュリティ評価を実装する。
• システム変更後、セキュリティ根拠および証拠の影響を受ける部分のみを更新するインクリメンタルな評価メンテナンスを適用する。これにより、完全再認証を回避できる。
• DLV や SMTソルバなどの自動検証ツールを活用し、セキュリティ根拠および証拠の生成、検証、メンテナンスを自動化する。
• AutoFOCUS3 などのモデルベース工学ツールにフレームワークを統合し、エンジニアが使いやすいグラフィカルなインターフェースを提供する。
• タイミング、故障確率、セキュリティと安全のトレードオフを含む、包括的なシステム分析を可能にするために、推論原理を拡張する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ISO 21434準拠のためのセキュリティ根拠を、暗黙の仮定の見落としを防ぐために、より厳密かつ機械検証可能にするにはどうすればよいか？
• RQ2 システムのアップデート後、認証資産の効率的でインクリメンタルなメンテナンスを可能にするメカニズムは何か？
• RQ3 自動化が、自動車システムにおけるセキュリティ評価の人的誤りを低減し、スケーラビリティを向上させるにはどう寄与できるか？
• RQ4 論理プログラミングと形式的ツールは、セキュリティおよび安全根拠の生成と検証において、どのような役割を果たせるか？
• RQ5 安全とセキュリティのトレードオフを体系的に分析し、設計意思決定に統合するにはどうすればよいか？

主な発見

• 提案手法により、セキュリティ根拠の自動生成と検証が可能となり、不完全または誤った対策のリスクが顕著に低減される。
• インクリメンタルな評価メンテナンスにより、完全再認証を伴わずに認証資産の更新が効率的に行えるようになり、市場投入までの時間が短縮される。
• 形式的論理ベースの手法により、未対処の脅威の特定や性能・安全への設計影響の評価といった、システム特性の明確な照会が可能になる。
• AutoFOCUS3 などのツールとの統合により、使いやすさが向上し、厳密なセキュリティ評価がエンジニアリングワークフローに実装される。
• フレームワークにより、タイミング、故障確率、安全・セキュリティのトレードオフを含む包括的分析が可能になり、推論が可能になる。
• 予備的な結果では、DLV などの論理プログラミングツールが、正しいセキュリティ根拠および証拠を自動で生成でき、スケーラブルな自動化の基盤を形成することが示された。