AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下に『車載システムのセキュリティをベイズで見える化するべきだ』と言われまして、正直何を言っているのかよく分からないのです。導入すべきか判断する材料を教えてもらえますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論だけ先に言いますと、ベイズネットワークを使えば脅威同士の『つながり』と不確実性を定量的に扱えますよ。要点は三つです。1) 連鎖的なリスクを可視化できる、2) 観測に応じて確率を更新できる、3) 経営意思決定に使えるだけの定量情報が得られる、です。一緒に整理しましょう。
それは経営目線で言うと『どこに投資すればインパクトが大きいか』が分かるということですか。これって要するに投資対効果が測れるということ？
その通りです！もっと平たく言えば、部品ごとに『ここを守れば全体の損害がどれだけ下がるか』を確率の観点で比較できるんですよ。専門用語で言うとBayesian Network (BN) ベイズネットワークという道具を使いますが、イメージは故障図の確率版です。静的なチェックリストより実践的に使えますよ。
ただ、現場は忙しい。データも乏しい。実際にベイズというと高尚で費用がかかる印象があるのですが、導入のコストと期待効果はどう見積もれば良いのでしょうか。
良い質問です。コスト面では三段階で考えます。第一に既存の専門知識や攻撃シナリオをモデル化する初期工数、第二に観測データで確率を微調整する運用工数、第三にその確率に基づく対策実行コストです。初期段階は簡易化しても効果が出ますから、まずは重要な脅威経路を数本モデル化する『最小実行可能モデル』で検証しましょう。
具体的な例はありますか。うちの車載システムだとBluetooth経由での改ざんが怖いと聞くのですが、それがどのように全体に影響するかを示せますか。
できます。論文のケースではSTRIDEという脅威分類を攻撃ツリーに落とし込み、それをベイズネットワークに変換しています。STRIDE (Spoofing, Tampering, Repudiation, Information disclosure, Denial of service, Elevation of privilege) は脅威の種類を整理するフレームワークで、Bluetoothの改ざんが起点になれば、それがどの機能に影響し、最終的にシステム停止やデータ漏えいにどれだけつながるかを確率的に追えますよ。
それなら運用に役立ちそうです。ただ、結局のところ『どれだけ正確か』が重要です。データが薄いと確率は信用できないのではないですか。
ここがBNの利点です。データが乏しい場合は専門家の知見や公開指標（例えばDREADやCVSS）を正規化して初期確率に使えます。観測が増えれば徐々に数字が改善され、意思決定も変わってきます。最初は粗いけれど、情報が増えるほど精度が上がる『学習する図』だと捉えてください。
わかりました。要するに、ベイズネットワークは最初は専門家の見積もりで組んでおいて、運用しながら確率を更新することで投資判断に使えるようにする仕組み、という理解で合っていますか。自分の言葉で言うと『見える化と段階的改善で投資を守る道具』という感じでしょうか。
その通りですよ。素晴らしいまとめです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは最小実行モデルを作り、重要な脅威経路の投資対効果を経営会議で示しましょう。進め方は私がサポートします。
