高度なアプリケーションパフォーマンス監視による重要インフラの保護

一連の著名なインフラ攻撃を受け、重要資産における組み込みシステムのサイバーセキュリティは、物理的保護以上に重要になっています。

バイデン政権がエネルギー網、全国通信ネットワーク、交通システムなど、国家の重要インフラに2兆9000億ドルを投資する中、コロニアル・パイプラインを麻痺させたDarkSideランサムウェア事件などの最近の見出しは、レガシーおよび将来のプラットフォームを悪意ある行為者から守る緊急性を浮き彫りにしています。

密に相互接続されたデバイスネットワークにおけるエクスプロイトへの対抗は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアの開発者、およびサイバーセキュリティ専門家にとって大きな課題です。運用者は、ハードウェアの劣化やサイバー侵入による隠れた障害が大惨事を引き起こす可能性があるため、組み込みシステムを継続的に監視し、正常な動作を確保し、疑わしい活動を検出する必要があります。

レジリエントで防衛可能なインフラを構築するには、シリコンからファームウェア、アプリケーションまで、あらゆるレベルで信頼性を評価する階層的アプローチが必要です。本記事では、インフラIoTデバイスを制御するソフトウェアのサイバーセキュリティにおける最近の進歩と、アプリケーションパフォーマンス監視（APM）のトレンドが組み込みシステム設計にどう影響するかを考察します。

重要インフラとITインフラ

重要インフラにおけるIoTのセキュリティ懸念は深刻です。特に新たな投資により、監視と保護が必要な接続された組み込みデバイスが数百万台追加されるためです。新しいデバイスとその接続はそれぞれ、追加の攻撃対象領域を生み出します。

図1. 数百万台の接続された組み込みデバイスが生成されるにつれ、監視すべきデバイスが大幅に増えるため、セキュリティ懸念がより顕著になります。（出典: freepik）

混乱を避けるため、主要用語を定義します。運用技術（OT）は、物理プロセスを監視・制御する物理ハードウェアを指します。情報技術（IT）は、それらのデバイス内でデータを処理するソフトウェアを包含します。物理世界がデジタル化するにつれ、OTとITの境界はますます曖昧になっています。これはしばしばモノのインターネット（IoT）と呼ばれます。

ITインフラはIoTエコシステムに不可欠ですが、本稿では「重要インフラ」をバイデン大統領のアメリカン・ジョブズ・プランで概説されている資産とします。2001年USA PATRIOT法の定義では、国家安全保障、経済安全保障、公衆衛生、または安全に致命的な影響を与えるシステムが含まれます。

IoTと組み込みシステムは、新しいインフラプロジェクトの骨格を形成し、既存施設を強化します。

重要インフラとITインフラは異なりますが、両方のセキュリティは極めて重要です。ITインフラへの攻撃は実行しやすいですが、最近の上水道システム侵害が示すように、同様に壊滅的な結果を招く可能性があります。

重要インフラ組み込みシステムのサイバーセキュリティ

著名なインフラ攻撃とサイバー犯罪の全般的な増加により、世界各国政府はIoTデバイスと組み込みシステムのセキュリティに対する監視を強化しています。

昨年末、議会は2020年IoTサイバーセキュリティ法を可決し、連邦機関で使用されるIoTデバイスのセキュリティ基準を強化しました。この法は重要インフラのすべてのIoT導入を義務付けるものではありませんが、その影響は業界全体に波及すると予想されます。

法案審議中、米国立標準技術研究所（NIST）は将来のIoTセキュリティ標準を形作る2つの重要文書を発表しました。「IoTデバイスサイバーセキュリティ能力コアベースライン」はデバイスとそのデータを保護するための最小セキュリティ要件を確立し、「IoTデバイス製造業者のための基盤的サイバーセキュリティ活動」は、特に継続的なシステム監視に焦点を当て、製造業者が統合すべき管理策を概説しています。

欧州では、欧州連合がネットワークおよび情報システムのセキュリティに関する指令を改正し、新たなインフラ脅威に対処しています。

組み込みシステム開発者はこれらの規制動向を注視しています。多くの要件は今日では望ましい目標ですが、やがて具体的なデバイス設計義務として結晶化するでしょう。

アプリケーションパフォーマンス監視のトレンド

将来の組み込みシステムサイバーセキュリティ設計の洞察を得るには、ネットワークAPMなど、他のITパフォーマンスおよびセキュリティ分野のトレンドを参照できます。

しかし、重要インフラの組み込みシステムを監視するアプリケーションは、専門の敵対者にとって主要な標的です。APMはセキュリティ維持の基盤となり、開発者はAPMツールがデバイスとどう相互作用し、設計要件をどう形成するかを理解する必要があります。

データ収集と伝送の効率化

現在のネットワークは、多数の接続デバイスを扱う際に帯域幅の制約にすでに直面しています。デバイス数が10倍以上に増えた場合の課題を想像してください。組み込みデバイスとリモート監視プラットフォーム間のリンクがネットワーク問題で切断されると、デバイスは悪用に対してより脆弱になります。

経験豊富なネットワーク管理者への投資は緩和策の一つです。ネットワーク管理者の職は来年4万2000以上増加すると予測され、セキュリティシステムの導入、ネットワークパフォーマンスの最適化、ハードウェアとソフトウェアのトラブルシューティングを行う専門家の重要な必要性を反映しています。

ローカルAIも役立つ可能性があります。APM開発者は、制約のある帯域幅で高品質データを配信するための非可逆圧縮技術を探求しており、組み込みシステムエンジニアはオンボード圧縮アルゴリズムの改良を継続する必要があります。

人工知能と機械学習の活用

AIと機械学習はAPMにますます不可欠になり、ガートナーは「AIOps」という用語を生み出しました。AIOpsは、APMを反応的な問題解決からプロアクティブな問題特定へとシフトさせます。

図2. ここ数年で最大の進展の一つは、APMが人工知能にますます依存するようになったことです。（出典: pixabay）

さらに、AIOpsは問題検出後の修復を自動化します。組み込みシステム開発者は、AIを採用してプロアクティブなアプリケーションレベルのサイバー攻撃検出を構築できます。

AIトレーニングは多くの場合、膨大なデータセットを処理する強力なクラウドリソースを活用してオフデバイスで実行されますが、エッジAIが注目を集めています。開発者は、現在のAIモデルの高い計算要求を念頭に置きつつ、ローカルセキュリティ監視のためのオンボードAIの実現可能性を評価すべきです。

アプリケーションとインフラ監視の統合

実行するアプリケーションから基盤ハードウェアまで、組み込みシステムのあらゆる側面を保護するには、統合監視アプローチが必要です。孤立したコンポーネントチェックに依存することは、リアルタイムの洞察を提供し、より迅速な異常検知と脅威緩和を可能にする包括的なオブザーバビリティモデルに取って代わられつつあります。

自動化

現代のサイバーセキュリティプログラムに必要な膨大なデータストリームと分析を手動で管理することはほぼ不可能です。したがって、自動化は将来のセキュリティ戦略に不可欠です。例えば、APMは攻撃の存在を効果的に特定しますが、脆弱性を自動的に特定するシステムと組み合わせるとさらに強力になります。

Cloud Defenseのサイバーセキュリティ専門家バーバラ・エリクソン氏は、「従来の線形脆弱性スキャナを使用するか、過去の経験に基づいて特定の事項を検索する適応型脆弱性スキャナを使用できます。優れた脆弱性管理ソフトウェアを選べば、脆弱性スキャナを自動化できます。スキャンを自動化することで、組織が新たな脅威について常に評価され、定期的なスケジュールスキャンに過剰な人員を費やす必要がなくなります」と述べています。

組み込みデバイス開発者も、潜在的攻撃の監視と、問題発生時の自動是正措置の実装について、自動化を強化する必要があります。

結論

米国が大規模なインフラアップグレードに着手する中、重要インフラにおけるIoTの量は劇的に拡大し、サイバー攻撃のリスクが高まります。組み込みデバイス開発者は、革新的なオンボードサイバーセキュリティ制御の統合を優先し、必須サービスの信頼性と安全性を保証しなければなりません。