コネクテッド・ビークルのエコシステム全体で、サイバーセキュリティが重要な課題として浮上している。現代の自動車は単なる機械システムではなく、ソフトウェア、データ、高度な技術からなる複雑なネットワークであり、高度に接続されているため、サイバー攻撃に対して脆弱である。そのため、強固で先進的なサイバーセキュリティ戦略が求められている。人工知能（AI）は、自動車のサイバーセキュリティ・システムを向上させる計り知れない可能性を秘めた最先端のソリューションである。
自動車のサイバーセキュリティは、義務化されたコンプライアンス・リストの上位にランクされている。そのため、デバイス／コンポーネント、ECU、インターフェース、車両レベルなど、あらゆるレベルでセキュリティ評価が必要となる。業界は、セキュリティ評価を継続的かつ標準化された手法で行い、早い段階で修正すべきセキュリティ問題を特定する必要がある。また、製品のコンプライアンスや認証のために、セキュリティ評価情報を維持・追跡することも極めて重要である。
自動車システムは、センサーベースのリアルタイム通信の出現以降、大きな変貌を遂げている。自動車にいくつかの機能が導入されたことで、センサーベースのリアルタイム車載通信が増え続けている。コネクテッド・ビークルでは、5G、Wi-Fi、BT、OBDなどを介して車外から通信を受信する。車両はよりソフトウェア指向になり、さまざまな安全システム、リアルタイム通信、ユーザーエクスペリエンス技術がソフトウェアによって制御されるようになっている。
HPCベースのECU分散クラスタが中央ハブと通信するSDVアーキテクチャの出現により、これらのすべてがさらに重要になり、リモートソフトウェアアップデートは、車両テレメトリーをサポートするセキュアなOTAインフラで行わなければならない。通信、ストレージ、ブートアップなど、すべてのインスタンスでセキュリティを確保する必要がある。重要な資産、それぞれの脅威、リスク、脆弱性、緩和策を特定し、緩和策をシステムやソフトウェア・レベルの要件に変換し、各要件のテスト・ケースを作成／リンクするのに必要な時間を短縮する要求がますます高まっている。
本稿では、自動車サイバーセキュリティの5つの主要分野でAIがどのように重要な役割を果たすことができるのか、AI主導のソリューションをどのように開発することができるのか、そして、堅牢で信頼性が高く、適応性の高いセキュリティフレームワークを構築するために関係者間の協力が不可欠である理由を明らかにする。