JP7194184B2 - コネクテッド車両サイバー・セキュリティのためのシステム及び方法 - Google Patents
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Description
Claims (39)
- コネクテッド車両のサイバー・セキュリティのための方法であって、
第1のデータのセットに基づいて正常な挙動モデルを作成することであって、前記第1のデータのセットは、複数のコネクテッド車両に関する少なくとも1つの第1のイベントを含み、前記第1のデータのセットは、複数のデータ・ソースから収集される、作成することと、
前記第1のデータのセットに基づいて、各コネクテッド車両のための個々の正常な挙動モデルを作成することと、
前記正常な挙動モデル及び第2のデータのセットに基づいて異常を検出することであって、前記第2のデータのセットは、前記複数のコネクテッド車両に関する第2のイベントを含み、前記第1のデータのセット及び前記第2のデータのセットの各々は、前記複数のコネクテッド車両の操作に関連する車両データを含み、各イベントは、前記複数のコネクテッド車両との通信を表し、前記異常は、前記個々の正常な挙動モデルにさらに基づいて検出される、検出することと、
前記検出された異常に基づいて、少なくとも1つの緩和動作を判定することと、
前記少なくとも1つの緩和動作を実施させることと
を備える、方法。 - 機械学習モデルをトレーニングして、前記正常な挙動モデルを作成することをさらに備え、前記第1のデータのセットは、トレーニング・データ・セットとして使用され、前記機械学習モデルをトレーニングするために使用される特徴は、前記少なくとも1つの第1のイベントを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のデータのセット及び前記第2のデータのセットをコンテキスト的に強化することをさらに備える、請求項1に記載の方法。
- コンテキスト的に強化された各データのセットは、複数のコンテキストを含み、前記複数のコンテキストの各コンテキストは、ある時点における永続的な車両状態である、請求項3に記載の方法。
- 前記異常は、前記第2のデータのセットの少なくとも1つのコンテキストにさらに基づいて検出される、請求項4に記載の方法。
- 前記正常な挙動モデルを作成することはさらに、
前記第1のデータのセットに基づいて、ネットワーク・プロトコル・アナライザを生成することを備え、前記ネットワーク・プロトコル・アナライザは、前記少なくとも1つの第1のイベントに基づいて構成される、請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの第1のイベントと、前記少なくとも1つの第2のイベントとの各々は、複数のイベントであり、各イベントは、ある時点に起因し、前記正常な挙動モデルを作成することはさらに、
前記複数の第1のイベントに基づいて、少なくとも1つの予想されたイベントのシーケンスを作成することを備える、請求項1に記載の方法。 - 前記第1のデータのセットと、前記第2のデータのセットとの各々は、内部車両変数を含み、前記正常な挙動モデルは、前記第1のデータのセットの前記内部車両変数にさらに基づいて生成される、請求項1に記載の方法。
- 前記正常な挙動モデルは、少なくとも1つのセキュリティ・ポリシーを含み、前記少なくとも1つのセキュリティ・ポリシーが違反された場合、異常が検出される、請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの緩和動作を判定することは、
前記異常の根本原因を判定することをさらに備え、前記少なくとも1つの緩和動作は、前記根本原因に基づいて判定される、請求項1に記載の方法。 - 異常検出のために利用されるべき前記第2のデータのセットの少なくとも一部を判定することをさらに備え、
前記異常は、前記正常な挙動モデルと、前記判定された前記第2のデータのセットの少なくとも一部とにのみ基づいて検出される、請求項1に記載の方法。 - 前記検出された異常は、前記少なくとも1つの個々の正常な挙動モデルのうちの第1の個々の正常な挙動モデルからの逸脱を含み、前記少なくとも1つの緩和動作は、前記第1の個々の正常な挙動モデルに関連付けられた前記少なくとも1つのコネクテッド車両のうちの1つに関して実施される、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のコネクテッド車両は、階層で体系化されたコネクテッド車両のフリートであり、
前記階層に基づいて、前記第1のデータのセットをクラスタ化することをさらに備える、請求項1に記載の方法。 - 前記階層は、前記複数のコネクテッド車両のうちの少なくとも1つのサブ・フリートを含み、
各サブ・フリートについてサブ・フリートの正常な挙動モデルを作成することをさらに備え、前記異常は、前記サブ・フリートの正常な挙動モデルにさらに基づいて検出される、請求項13に記載の方法。 - 前記検出された異常は、前記少なくとも1つのサブ・フリートの正常な挙動モデルのうちの第1のサブ・フリートの正常な挙動モデルからの逸脱を含み、前記少なくとも1つの緩和動作は、前記第1のサブ・フリートの正常な挙動モデルに関連付けられたサブ・フリートに含まれる各コネクテッド車両に関して実施される、請求項14に記載の方法。
- 前記第1のデータのセット及び前記第2のデータのセットの各々は、テレマティクス・データ、通信プロトコル、コネクテッド車両サービス・データ、運転者モバイル・アプリケーション、及びユーザ・モバイル・アプリケーションのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの緩和動作は、前記少なくとも1つのコネクテッド車両との少なくとも1つの通信をブロックすることと、少なくとも1つのコネクテッド車両サービスとの少なくとも1つの通信をブロックすることと、前記異常を示すアラート又はレポートを生成することと、前記少なくとも1つのコネクテッド車両に送信されるべき少なくとも1つのコマンドを無視することとのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの緩和動作は、コネクテッド車両サービスを介して少なくとも1つの動作を起こさせることを含み、前記コネクテッド車両サービスは、少なくとも1つのユーザ・デバイスと、少なくとも1つのサーバとのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
- コネクテッド車両のサイバー・セキュリティのための処理を処理回路構成に実行させるための命令が格納された非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記処理は、
第1のデータのセットに基づいて正常な挙動モデルを作成することであって、前記第1のデータのセットは、複数のコネクテッド車両に関する少なくとも1つの第1のイベントを含み、前記第1のデータのセットは、複数のデータ・ソースから収集される、作成することと、
前記第1のデータのセットに基づいて、各コネクテッド車両のための個々の正常な挙動モデルを作成することと、
前記正常な挙動モデル及び第2のデータのセットに基づいて異常を検出することであって、前記第2のデータのセットは、前記複数のコネクテッド車両に関する第2のイベントを含み、前記第1のデータのセット及び前記第2のデータのセットの各々は、前記複数のコネクテッド車両の操作に関連する車両データを含み、各イベントは、前記複数のコネクテッド車両との通信を表し、前記異常は、前記個々の正常な挙動モデルにさらに基づいて検出される、検出することと、
前記検出された異常に基づいて、少なくとも1つの緩和動作を判定することと、
前記少なくとも1つの緩和動作を実施させることと
を備える、非一時的なコンピュータ可読媒体。 - コネクテッド車両のサイバー・セキュリティのためのシステムであって、
処理回路構成と、
メモリとを備え、前記メモリは、前記処理回路構成によって実行された場合、
第1のデータのセットに基づいて正常な挙動モデルを作成することであって、前記第1のデータのセットは、複数のコネクテッド車両に関する少なくとも1つの第1のイベントを含み、前記第1のデータのセットは、複数のデータ・ソースから収集される、作成することと、
前記第1のデータのセットに基づいて、各コネクテッド車両のための個々の正常な挙動モデルを作成することと、
前記正常な挙動モデル及び第2のデータのセットに基づいて異常を検出することであって、前記第2のデータのセットは、前記複数のコネクテッド車両に関する第2のイベントを含み、前記第1のデータのセット及び前記第2のデータのセットの各々は、前記複数のコネクテッド車両の操作に関連する車両データを含み、各イベントは、前記複数のコネクテッド車両との通信を表し、前記異常は、前記個々の正常な挙動モデルにさらに基づいて検出される、検出することと、
前記検出された異常に基づいて、少なくとも1つの緩和動作を判定することと、
前記少なくとも1つの緩和動作を実施させることと
を行うように前記システムを構成する命令を含む、システム。 - 前記システムは、
機械学習モデルをトレーニングして、前記正常な挙動モデルを作成するようにさらに構成され、前記第1のデータのセットは、トレーニング・データ・セットとして使用され、前記機械学習モデルをトレーニングするために使用される特徴は、前記少なくとも1つの第1のイベントを含む、請求項20に記載のシステム。 - 前記システムは、
前記第1のデータのセット及び前記第2のデータのセットをコンテキスト的に強化するようにさらに構成された、請求項20に記載のシステム。 - コンテキスト的に強化された各データのセットは、複数のコンテキストを含み、前記複数のコンテキストの各コンテキストは、ある時点における永続的な車両状態である、請求項22に記載のシステム。
- 前記異常は、前記第2のデータのセットの少なくとも1つのコンテキストにさらに基づいて検出される、請求項23に記載のシステム。
- 前記システムは、
前記第1のデータのセットに基づいて、ネットワーク・プロトコル・アナライザを生成するようにさらに構成され、前記ネットワーク・プロトコル・アナライザは、前記少なくとも1つの第1のイベントに基づいて構成される、請求項20に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つの第1のイベントと、前記少なくとも1つの第2のイベントとの各々は、複数のイベントであり、各イベントは、ある時点に起因し、前記システムは、
前記複数の第1のイベントに基づいて、少なくとも1つの予想されたイベントのシーケンスを作成するようにさらに構成された、請求項20に記載のシステム。 - 前記第1のデータのセットと、前記第2のデータのセットとの各々は、内部車両変数を含み、前記正常な挙動モデルは、前記第1のデータのセットの前記内部車両変数にさらに基づいて生成される、請求項20に記載のシステム。
- 前記正常な挙動モデルは、少なくとも1つのセキュリティ・ポリシーを含み、前記少なくとも1つのセキュリティ・ポリシーが違反された場合、異常が検出される、請求項20に記載のシステム。
- 前記システムは、
前記異常の根本原因を判定するようにさらに構成され、前記少なくとも1つの緩和動作は、前記根本原因に基づいて判定される、請求項20に記載のシステム。 - 前記システムは、
異常検出のために利用されるべき前記第2のデータのセットの少なくとも一部を判定するようにさらに構成され、前記異常は、前記正常な挙動モデルと、前記判定された前記第2のデータのセットの少なくとも一部とにのみ基づいて検出される、請求項20に記載のシステム。 - 前記検出された異常は、前記少なくとも1つの個々の正常な挙動モデルのうちの第1の個々の正常な挙動モデルからの逸脱を含み、前記少なくとも1つの緩和動作は、前記第1の個々の正常な挙動モデルに関連付けられた前記少なくとも1つのコネクテッド車両のうちの1つに関して実施される、請求項20に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのコネクテッド車両は、複数のコネクテッド車両であり、前記複数のコネクテッド車両は、階層で体系化されたコネクテッド車両のフリートであり、前記システムは、
前記階層に基づいて、前記第1のデータのセットをクラスタ化するようにさらに構成された、請求項20に記載のシステム。 - 前記階層は、前記複数のコネクテッド車両のうちの少なくとも1つのサブ・フリートを含み、前記システムは、
各サブ・フリートについてサブ・フリートの正常な挙動モデルを作成するようにさらに構成され、前記異常は、前記サブ・フリートの正常な挙動モデルにさらに基づいて検出される、請求項32に記載のシステム。 - 前記検出された異常は、前記少なくとも1つのサブ・フリートの正常な挙動モデルのうちの第1のサブ・フリートの正常な挙動モデルからの逸脱を含み、前記少なくとも1つの緩和動作は、前記第1のサブ・フリートの正常な挙動モデルに関連付けられたサブ・フリートに含まれる各コネクテッド車両に関して実施される、請求項33に記載のシステム。
- 前記第1のデータのセット及び前記第2のデータのセットの各々は、テレマティクス・データ、通信プロトコル、コネクテッド車両サービス・データ、運転者モバイル・アプリケーション、及びユーザ・モバイル・アプリケーションのうちの少なくとも1つを含む、請求項20に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの緩和動作は、前記少なくとも1つのコネクテッド車両との少なくとも1つの通信をブロックすることと、少なくとも1つのコネクテッド車両サービスとの少なくとも1つの通信をブロックすることと、前記異常を示すアラート又はレポートを生成することと、前記少なくとも1つのコネクテッド車両に送信されるべき少なくとも1つのコマンドを無視することとのうちの少なくとも1つを含む、請求項20に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの緩和動作は、ユーザ・デバイスにおいて、少なくとも1つの緩和動作オプションの表示をさせることを含み、前記少なくとも1つの緩和動作は、前記ユーザ・デバイスを介して選択された緩和動作オプションをさらに含む、請求項20に記載のシステム。
- コネクテッド車両のサイバー・セキュリティのための方法であって、
第1のデータのセットに基づいて正常な挙動モデルを作成することであって、前記第1のデータのセットは、複数のコネクテッド車両に関する少なくとも1つの第1のイベントを含み、前記第1のデータのセットは、複数のデータ・ソースから収集され、前記複数のコネクテッド車両は、階層で体系化されたコネクテッド車両のフリートであり、前記階層は、前記複数のコネクテッド車両のうちの少なくとも1つのサブ・フリートを含む、作成することと、
前記階層に基づいて、前記第1のデータのセットをクラスタ化することと、
各サブ・フリートについてサブ・フリートの正常な挙動モデルを作成することと、
前記正常な挙動モデル及び第2のデータのセットに基づいて異常を検出することであって、前記第2のデータのセットは、前記複数のコネクテッド車両に関する第2のイベントを含み、前記第1のデータのセット及び前記第2のデータのセットの各々は、前記複数のコネクテッド車両の操作に関連する車両データを含み、各イベントは、前記複数のコネクテッド車両との通信を表し、前記異常は、前記サブ・フリートの正常な挙動モデルにさらに基づいて検出される、検出することと、
前記検出された異常に基づいて、少なくとも1つの緩和動作を判定することと、
前記少なくとも1つの緩和動作を実施させることと
を備える、方法。 - コネクテッド車両のサイバー・セキュリティのための処理を処理回路構成に実行させるための命令が格納された非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記処理は、
第1のデータのセットに基づいて正常な挙動モデルを作成することであって、前記第1のデータのセットは、複数のコネクテッド車両に関する少なくとも1つの第1のイベントを含み、前記第1のデータのセットは、複数のデータ・ソースから収集され、前記複数のコネクテッド車両は、階層で体系化されたコネクテッド車両のフリートであり、前記階層は、前記複数のコネクテッド車両のうちの少なくとも1つのサブ・フリートを含む、作成することと、
前記階層に基づいて、前記第1のデータのセットをクラスタ化することと、
各サブ・フリートについてサブ・フリートの正常な挙動モデルを作成することと、
前記正常な挙動モデル及び第2のデータのセットに基づいて異常を検出することであって、前記第2のデータのセットは、前記複数のコネクテッド車両に関する第2のイベントを含み、前記第1のデータのセット及び前記第2のデータのセットの各々は、前記複数のコネクテッド車両の操作に関連する車両データを含み、各イベントは、前記複数のコネクテッド車両との通信を表し、前記異常は、前記サブ・フリートの正常な挙動モデルにさらに基づいて検出される、検出することと、
前記検出された異常に基づいて、少なくとも1つの緩和動作を判定することと、
前記少なくとも1つの緩和動作を実施させることと
を備える、非一時的なコンピュータ可読媒体。
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