[論文レビュー] Secure Cloud Assisted Smart Cars Using Dynamic Groups and Attribute Based Access Control

Maanak Gupta, James Benson+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 21, 2019

Access Control and Trust参考文献 34被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、GPS、速度、ユーザーの好みなどのリアルタイム車両属性に基づき、細分化された、プライバシーに配慮したアクセス制御を可能にする、安全なクラウド支援スマートカー向けの動的グループおよび属性ベースのアクセス制御モデルCV-ABAC Gを提案する。このモデルは、AWSにおける動的グループ割り当てとABACポリシーを統合し、デリーベルトやカープールお知らせなどのユースケースにおいて、関連性とセキュリティの向上を実現するが、スケーラビリティの利点が性能のトレードオフを上回ることを示している。

ABSTRACT

Future smart cities and intelligent world will have connected vehicles and smart cars as its indispensable and most essential components. The communication and interaction among such connected entities in this vehicular internet of things (IoT) domain, which also involves smart traffic infrastructure, road-side sensors, restaurant with beacons, autonomous emergency vehicles, etc., offer innumerable real-time user applications and provide safer and pleasant driving experience to consumers. Having more than 100 million lines of code and hundreds of sensors, these connected vehicles (CVs) expose a large attack surface, which can be remotely compromised and exploited by malicious attackers. Security and privacy are serious concerns that impede the adoption of smart connected cars, which if not properly addressed will have grave implications with risk to human life and limb. In this research, we present a formalized dynamic groups and attribute-based access control (ABAC) model (referred as \cvac) for smart cars ecosystem, where the proposed model not only considers system wide attributes-based security policies but also takes into account the individual user privacy preferences for allowing or denying service notifications, alerts and operations to on-board resources. Further, we introduce a novel notion of groups in vehicular IoT, which are dynamically assigned to moving entities like connected cars, based on their current GPS coordinates, speed or other attributes, to ensure relevance of location and time sensitive notification services to the consumers, to provide administrative benefits to manage large numbers of smart entities, and to enable attributes and alerts inheritance for fine-grained security authorization policies. We present proof of concept implementation of our model in AWS cloud platform demonstrating real-world uses cases along with performance metrics.

研究の動機と目的

• 1000万行を超えるコードと露出した攻撃面を有する連結車両（CVs）における増大するセキュリティおよびプライバシーのリスクに対処する。
• 属性ベースのポリシーと動的グループ化を用いて、スマートカーエコシステムにおける細分化された、コンテキストに配慮したアクセス制御を可能にする。
• 通知およびサービスアクセスに対する個々のユーザーのプライバシー設定を維持しながら、システム全体のセキュリティポリシーを保つ。
• AWSクラウドインfraストラクチャ上でのプロトタイプ実装を通じて、モデルの実用的妥当性を示す。
• クラウドベースのポリシー実行を活用して、移動中の車両向けに位置および時間に敏感なサービス配信をスケーラブルに実現する。

提案手法

• GPS座標、速度、車両タイプなどのリアルタイム属性に基づき、車両が動的にグループに割り当てられる、画期的な動的グループモデルを提案する。
• システム全体のABACポリシーとユーザー固有のプライバシー設定（通知および操作用）を組み合わせたハイブリッドアクセス制御モデルを導入する。
• AWS上でクラウドベースの外部ポリシー・エンジンを実装し、属性とグループメンバーシップを用いてアクセス意思決定を評価する。
• スマートカー制御装置を用いて、リアルタイムで車両をグループに動的に割り当て、アクセス制御ポリシーを実行する。
• 属性ベースのポリシーを適用して、オンボードリソースおよびサービスへのアクセスを管理し、関連性とセキュリティを確保する。
• 実世界のユースケース（例：シカの脅威アラート、カープールサービス）を用いて、ポリシー評価のオーバーヘッドを測定するメトリクスで性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リアルタイム車両属性に基づく動的グループは、スマートカーにおける位置および時間に敏感なお知らせの関連性とセキュリティをどのように向上させるか？
• RQ2 クラウド支援車両インターネットオブエイボン環境において、属性ベースのアクセス制御（ABAC）をユーザーのプライバシー設定と効果的に統合する方法は何か？
• RQ3 連結車両向けにスケーラブルなクラウドベースアーキテクチャを採用した場合、動的グループおよびABACポリシーの実行に伴う性能オーバーヘッドはどの程度か？
• RQ4 AWSのようなクラウドプラットフォームは、移動中の多数の車両向けに細分化されたアクセス制御をどのようにデプロイおよび自動スケーリングできるか？
• RQ5 実世界のスマートカーエコシステムにおいて、セキュリティ、プライバシー、性能の間の実用的トレードオフは何か？

主な発見

• 提案されたCV-ABAC Gモデルは、リアルタイムのGPSおよび速度データを用いて、連結車両向けに動的かつ属性ベースのアクセス制御を実現し、サービスの関連性を向上させた。
• ユーザーのプライバシー設定がアクセス制御モデルに効果的に統合され、通知およびサービスアクセスに対する細分化された制御が可能になった。
• 性能評価では、ポリシー評価に測定可能なが、スケーラビリティに起因する利点がそれを上回る。
• AWS上でのプロトタイプ実装は、安全なスマートカーサービスを都市規模で展開可能であることを実証した。
• このモデルは自動スケーリングおよび無限大のクラウド機能をサポートしており、数千台の移動中車両を含む大規模都市展開に適している。
• 今後の課題として、同型暗号化や信頼ベースのモデルといったプライバシー保護技術を統合し、セキュリティおよび位置プライバシーをさらに強化すべきである。