概要

AI・IoT時代の安全安心なシステムをセーフティとセキュリティの統合手法で設計する

想定読者

IoTや機械学習システムの設計・開発に関わるエンジニアおよびシステムアーキテクトで、STAMP・FRAMなどの安全分析手法を実務に取り込みたい人

こんな人には向いていない

• プログラミング言語やフレームワークの具体的な実装技術を求める読者には内容が合わない。本書は手法・考え方の習得を主眼としている
• セキュリティ分野のみを深掘りしたい読者には、セーフティ側の比重が大きく感じられる可能性がある
• ISO 26262やIEC 61508などの機能安全標準の規格解釈書を求める人には、本書の切り口は標準準拠よりも方法論寄りである

読了後にできるようになること

• セーフティ（偶発的な障害・事故への対策）とセキュリティ（悪意ある脅威への対策）の概念的な違いと統合の必要性を説明できる
• STAMP（System Theoretic Accident Model and Processes）によるシステム理論的な事故分析の考え方を習得できる
• FRAM（Functional Resonance Analysis Method）を用いたレジリエンス・エンジニアリングのアプローチを理解できる
• ITセキュリティ標準「コモンクライテリア」の概要と、CC-Caseによる開発方法論を把握できる
• セーフティとセキュリティを統合した手法STAMP S&Sを、IoTや機械学習システムに適用する考え方を身につけられる
• GSN（Goal Structuring Notation）を用いたアシュアランスケースの構成方法を理解できる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 セーフティ＆セキュリティ概説 — 両概念の定義と関係性を整理する起点。後続章を読む前に必ず読んでおきたい
• 第 2 章 システム理論とSTAMP — STAMP手法の理論的基盤。事故・インシデント分析に活用できる
• 第 3 章 レジリエンス・エンジニアリングとFRAM — 障害の連鎖・共鳴をモデル化するFRAMを学ぶ章。完全な故障除去でなく回復力設計という視座が得られる
• 第 4 章 セキュリティ・バイ・デザイン — 設計段階からセキュリティを組み込む考え方を扱う実践寄りの章
• 第 5 章 ITセキュリティ標準コモンクライテリアとCC-Case — 国際標準の概要とアシュアランスケースへの連携。評価・認証業務に携わる読者にとって有用
• 第 6 章 アシュアランスケースとIoTのセーフティとセキュリティ — GSNを使ったアシュアランスケース構成をIoTに適用する事例を含む実践章
• 第 7 章 機械学習システムのセーフティとセキュリティ — AIシステム固有のリスクへの対処を論じる。AIシステム開発者が特に参照すべき章

ハイライト

• セーフティとセキュリティが確保されて初めて安全安心なデジタル社会を構築できるのである。本書では「システム思考」と「レジリエンス・エンジニアリング」を駆使し、セーフティ技術とセキュリティ技術を統合的に組み合わせて、安全安心なシステムを構築する方法やその考え方を紹介している。(本書の統合アプローチの立場が最も端的に示されている箇所)

編集メモ

Qiita言及記事・楽天ランキング情報いずれも今回の入力に含まれておらず、外部シグナルによる定量根拠なし。書誌情報のみから判定。日科技連SQiP研究会発行の専門性は高いが、シグナル不足のためsupplementaryとする

読む前に押さえておきたいこと

• ソフトウェアシステムの設計・開発プロセスに関する基本的な実務経験
• IoTまたは組み込みシステムの概念的な理解（具体的な実装経験がなくても可）
• 情報セキュリティの基礎用語（CIA三要素、脅威、脆弱性など）を知っていること

学習のコツ

• 第1章でセーフティとセキュリティの定義の違いを明確に押さえてから、第2・3章のSTAMP・FRAM手法に進むと概念が整理しやすい
• IoTシステムの設計・運用が主な関心であれば、第6章を先に読んで全体像を把握してから前の章に戻る読み方も有効
• 機械学習システムへの応用が目的であれば第7章を起点にし、不明な手法が出たら対応する章を参照する逆引き型の活用が効率的
• 各手法（STAMP・FRAM・GSN）は個別の参考文献や標準文書も併用することで、本書の入門的な位置付けを補完できる