"In -vehicle camera" that increased at a stretch with Case, what is the danger of hacking?｜ Business+it
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"In -vehicle camera" that increased at a stretch with Case, what is the danger of hacking?
The use of deep learning is proceeding in the field of image recognition and voice recognition.Notable, the scope of image recognition is expanding in the manufacturing and automotive industry, especially in the CASE era, and the ADAS (advanced safe driving support system) function.Inevitably, the number of cars with many cameras is increasing, and it is responsible for various controls.I want to think about the security of these in -vehicle cameras.
Free Lance Writer Shinji Nakao
Free Lance Writer Shinji Nakao
Freelance writer, editor.She edits ASCII's books to O'Reilly Japan, and works on translation, writing, and interviews, regardless of paper and web.There are many IT, but sometimes I write on car -related media.I have been using the Internet (although I didn't say it) since UUCP.
＜目次＞- Camera as a vehicle sensor
- Camera as autonomous driving and personalization
- Risk of web cameras and IoT equipment
- 求められるセキュリティ機能
- 生体認証の設計について
Camera as a vehicle sensor
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いまや軽自動車にも普通に装備される、衝突被害軽減ブレーキ（自動ブレーキ）・前車追従型クルーズコントロール（ACC）・レーンキープアシスト（ステアリングへの介入制御あり）。これらのシステムに不可欠なセンサーが、カメラだ。前方の障害物や危険を検知するためのセンサーは、カメラの他にもミリ波レーダーやLiDAR（赤外線3Dスキャナー）がある。一部のメーカーはカメラとミリ波レーダーを併用することで、検知精度を高めている。 ミリ波レーダーは、夜間や霧などカメラの性能が発揮しにくい状況、あるいは200メートル前後の中距離レンジのセンサーとして衝突予測の精度を上げるために有利とされている。LiDARは近距離だが対象の形状を把握できるため、レベル4以上の自動運転や無人カーの実現に不可欠ともされている。 ADAS（Advanced Driver-Assistance Systems：高度安全運転支援システム）機能搭載車やCASE（Connected、Autonomous、Shared、Electric）時代の車において、カメラ、ミリ波レーダー、LiDARはセンサーの三種の神器といってもいい存在だが、ここにきて「カメラ一択」という車両も増えている。その理由は、画像処理・画像認識技術の向上とコストの問題だ。 LiDARは機構も複雑で、なかなかコストが下がらない。空間をスキャンするため、低速移動の無人カーなど用途を限定した車両には採用しやすいが、市販車両ではコストの割には活用場面が限られてしまう。ミリ波レーダーはLiDARほど高価ではないが、カメラほど安価ではない。JNCAP等の予防安全機能アセスメントでも、カメラのみとレーダー併用との性能差はほとんどない（評価方法がレーダーに有利でないという見方もあるが）。 これらの理由から、高価なセンサーで多重化するより、カメラを複数台使った多重化が1つのトレンドとなっている。 たとえばTuSimple（トゥーシンプル）というレベル4の自動運転トラックを開発している米国企業は、短・中・長距離の3レンジのセンシングを3つのカメラで行っており、実際にUSPS（アメリカ合衆国郵便公社）の郵便貨物を運びながらの走行実験を実施している。 イスラエルの企業モービルアイをはじめとして、後付け可能な画像認識AI（学習済みの機械学習モデル）内蔵のカメラモジュールも、一般に販売されている。Camera as autonomous driving and personalization
それ以前に、アラウンドビューモニターやインテリジェンスミラー（ルームミラーおよびサイドミラー）など、複数カメラを搭載した車両はすでに珍しくない。しかし、自動運転で今後搭載が進むとされているのが、車内カメラだ。 車両内部で、ドライバーや乗員を認識するためのカメラは、主に商用車（バス・トラック）の運行管理システムの一機能として利用されることが多い。ドライバーの居眠りや脇見、集中力低下、発作などをカメラで検知し警報や緊急停止を行う。あるいは、従来からあるタコグラフの延長で、画像情報を記録するためのカメラも普及している。タクシーなどは、防犯のため後席監視カメラを設置することが増えている。 このトレンドを乗用車や自動運転車両に広げる動きもある。スバルは、キャビン監視のカメラでドライバーの健康状態監視機能に加え、顔認識によるパーソナライズ（シート位置やエアコンの設定温度など）機能を実用化している。 これらのカメラはドライバーの顔だけにフォーカスするのではなく、キャビンを広く撮影できるようにし、将来的にはドライバー以外の認識にも拡張できるようになっている。高度なパーソナライズ機能に加え、高度な音声認識やAIエージェントにも利用可能だからだ。 車両側がドライバーや同乗者の状態を把握することは、自動運転においても必須だ。レベル4以上の自動運転では、車両の制御を人か車のどちらが持っているか、どのタイミングで受け渡しをするのか、どのような通知や警報が必要かの研究が進んでいる。自動運転中、車両が対応できない状況を予想・検知したとき、いかに的確に人間に制御を受け渡すかは、実用化に向けた課題の1つだ。ドライバーをパニックにさせず適切に制御を引き渡すには、キャビン内の状況を常時把握している必要がある。Risk of web cameras and IoT equipment
自動車に搭載されるカメラは、増えることはあっても、おそらく減ることはないだろう。そして、そのいくつかはクラウドに接続されることも避けられない。ネットワークとしてはモバイル網やVPNなどを利用するとしても、クラウド接続は、ほぼインターネット接続でもあるという現実を忘れてはならない。 数万から数十万単位のWebカメラがボット（不正プログラム）の温床として利用されている現実。踏み台にされるIoT機器。認証やセキュリティ設定のない監視カメラ。これらの事例を見ると、車両に搭載されるカメラ映像、顔認識のデータ、関連サービスの個人情報へのサイバー攻撃が気になるところだろう。 いまどき、ボットネットは脆弱性のあるPCよりもWebカメラやルーター製品などIoT機器で構成されている。車載カメラも、なんらかの形でインターネットに接続されるサーバやPC以外の機器というくくりでは、IoT機器に分類される。そのカメラが、車の外ではなく内部のドライバーや同乗者を撮影しているとなれば、ハッキングや乗っ取りなどのリスクへの対策は必要である。【次ページ】「顔」や「声」などの生体個人情報はどう守る？Manufacturing IT genre topics
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