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1 de 59
@esasahara
Cloud Security Alliance
Application Containers and Microservices WG
エッジ/フォグコンピューティング環境における
コンテナ/マイクロサービスのメリットとリスク
2
コンテナ/マイクロサービスの定義
• 米国立標準技術研究所(NIST) 「SP 800-180(Draft):
NIST Definition of Microservices, Application
Containers and System Virtual Machines」
(2016年2月)
• アプリケーションコンテナ:
共有OS上で稼働するアプリケーションまたはそのコンポーネントとして
パッケージ化し、稼働するように設計された構成物
• マイクロサービス:
アプリケーション・コンポーネントのアーキテクチャを、疎結合のパターンに
分解した結果生まれる基本的要素であり、標準的な通信プロトコルや
明確に定義された API を利用して相互に通信する自己充足型サービス
を構成し、いかなるベンダー、製品、技術からも独立している
3
クラウドからアプリケーションコンテナ、マイクロサービスへの
移行
APIを軸とする自律サービスの疎結合型アーキテクチャへ
IaaS
PaaS
SaaS
OS
ミドル
ウェア
アプリ
ケー
ション
ミドル
ウェア
アプリ
ケー
ション
アプリケーションコンテナ
コンテナ管理
ソフトウェア
APIゲートウェイ
UI/
UX
UI/
UX
UI/
UX
UI/
UX
処理A
処理B 処理C
データ
データ データ
マイクロサービスクラウドサービス
出典:ヘルスケアクラウド研究会(2016年1月)
4
クラウドセキュリティアライアンス
アプリケーションコンテナ/マイクロサービスWGのご紹介
[目的]
セキュアなアプリケーションコンテナおよびマイクロサービス利用の
ためのガイダンスやベストプラクティスを発行する
アプリケーションコンテナおよびマイクロサービスのセキュリティに
関する啓発活動を行う
[WGリーダー]
Anil Karmel(NIST SP 800-180(Draft) 筆頭著者)
Andrew Wild(QTS Data Centers・CISO)
5
クラウドセキュリティアライアンス
アプリケーションコンテナ/マイクロサービスWGの
作成ドキュメント例
“Challenges in Securing Application
Containers”(2019年7月発行)
“Best Practices for Implementing a
Secure Microservices Architecture”
(2019年7月発行)
“A Unified Standard for the
Microservices Architecture”(作成中)
6
AGENDA
1. ユースケースに学ぶエッジ/フォグコンピューティングの利点と脅威
~エッジ層 Vs. ネットワーク層 Vs. クラウド層~
2. ユースケースに学ぶアプリケーションコンテナの利点と脅威
~インフラストラクチャ層 Vs. アプリケーション層~
3. ユースケースに学ぶマイクロサービスの利点と脅威
~APIゲートウェイ Vs. サービス・メッシュ~
4. エッジ/フォグコンピューティング × コンテナ/マイクロサービスで
求められるセキュリティと人材像
~情報通信技術(IT) Vs. 電子制御技術(OT)~
5. Q&A
7
AGENDA
• 1. ユースケースに学ぶエッジ/フォグコンピューティング
の利点と脅威
~エッジ層 Vs. ネットワーク層 Vs. クラウド層~
8
1-1.エッジコンピューティングとは?(1)
• 米国立標準技術研究所(NIST)「エッジコンピューティングの
公式定義:モバイルクラウドとIoTの構成の強調」
(2018年6月5日)
• [モバイルクラウドコンピューティング(MCC)のグローバル
アーキテクチャ]
出典:U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST)「Formal Definition of Edge
Computing: An Emphasis on Mobile Cloud and IoT Composition」(2018年6月5日)
インターネット層
クラウドレット層
デバイス層
9
1-1.エッジコンピューティングとは?(2)
• [クラウドレット層の構造とネットワーキング]
出典:U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST)「Formal Definition of Edge
Computing: An Emphasis on Mobile Cloud and IoT Composition」(2018年6月5日)
10
1-1.エッジコンピューティングとは?(3)
• [デバイスの仮想デバイス表示(DVDR)の展開モデル]
出典:U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST)「Formal Definition of Edge
Computing: An Emphasis on Mobile Cloud and IoT Composition」(2018年6月5日)
11
1-2.フォグコンピューティングとは?(1)
• 米国立標準技術研究所(NIST)「SP 500-325:フォグ
コンピューティング概念モデル」(2018年3月19日)
• フォグコンピューティング=拡張可能な電算処理リソースを共有する
連続体へのユビキタスなアクセスを可能にする階層化モデル
• サポートされたアプリケーションから/へのレスポンスタイムを最小化
し、エンドデバイス向けにローカルな電算処理リソースを提供し、必
要な時、集中化されたサービスへのネットワーク接続を提供する
• [構成要素]
• 集中化されたクラウドサービス
• フォグノード(物理的or仮想的)
• スマート・エンドデバイス
12
1-2.フォグコンピューティングとは?(2)
• スマート・エンドデバイスのクラウドベース・エコシステムをサポート
するフォグコンピューティングの全体イメージ
出典:U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST)
「NIST SP 500-325, Fog Computing Conceptual Model」(2018年3月19日)
13
1-3.エッジ/フォグコンピューティングのユースケース(1)
• Soraia Oueida et al.「リソース管理向けエッジコンピューティング
ベースのスマートヘルスケア・フレームワーク」(2018年12月6日)
Sensors 2018, 18, 4307; doi:10.3390/s18124307
• エッジベースのスマート
ヘルスケア・フレーム
ワークモデル
出典:Sensors 2018, 18, 4307;
doi:10.3390/s18124307(2018年12月6日)
14
1-3.エッジ/フォグコンピューティングのユースケース(2)
• ヘルスケア・リソース・ワークフローの全体像
出典:Sensors 2018, 18, 4307; doi:10.3390/s18124307(2018年12月6日)
15
1-4. クラウドネイティブのIoTセキュリティ(3)
・Cloud Security Alliance「IoT早期導入者のためのセキュリティガ
イダンス 」(2015年4月)
• IoTの
全体像
出典:Cloud Security Alliance「IoT早期導入者のためのセキュリティガイダンス 」(2015年4月)
16
1-4. クラウドネイティブのIoTセキュリティ(4)
・IoTのエコシステム
出典:Cloud Security Alliance「IoT早期導入者のためのセキュリティガイダンス 」(2015年4月)
17
1-4. クラウドネイティブのIoTセキュリティ(5)
• IoTセキュリティの管理策
出典:Cloud Security Alliance「IoT早期導入者のためのセキュリティガイダンス 」(2015年4月)
18
AGENDA
• 2. ユースケースに学ぶアプリケーションコンテナの
利点と脅威
~インフラストラクチャ層 Vs. アプリケーション層~
19
2-1. エッジコンピューティング向けコンテナのユースケース(1)
• Sanil Kumar D et al. 「KubeEdge, Kubernetesネイティブ
のエッジコンピューティング・フレームワーク」(2019年3月19日)
https://kubernetes.io/blog/2019/03/19/kubeedge-k8s-based-edge-intro/
• KubeEdgeの
アーキテクチャ
出典:Sanil Kumar D et al.
「KubeEdge, a Kubernetes
Native Edge Computing
Framework」
(2019年3月19日)
20
2-1. エッジコンピューティング向けコンテナのユースケース(2)
• KubeEdgeのコンポーネント
• Edged:エッジ側でコンテナ化されたアプリケーションを管理
• Edge Hub:エッジ側の通信インタフェース・モジュール
• Cloud Hub:クラウド側の通信インタフェース・モジュール
• Edge Controller:エッジノードの管理
• Event Bus:MQTTを使用して、内部のエッジ通信を処理
• Device Twin:デバイスのメタデータを処理するデバイス向け
ソフトウェア・ミラー
• Meta Manager:エッジノードでメタデータを管理
21
2-2.インダストリー4.0向けフォグ×クラウドのユースケース(1)
• Tim Bayer et al. 「状態モニタリングおよびインダストリー4.0配
布向けフォグ-クラウドコンピューティング・インフラストラクチャ」
(2019年5月2-4日)
Proceedings of the 9th International Conference on
Cloud Computing and Services Science, CLOSER 2019,
Heraklion, Crete, Greece, May 2-4, 2019
• コンテナ化のアーキテクチャ
• インフラストラクチャサービス
• Kubernetesマスター
• Kubernetesノード
• ネットワーク・通信
出典:Sanil Kumar D et al. 「A Fog-Cloud Computing
Infrastructure for Condition Monitoring and
Distributing Industry 4.0 Services」(2019年5月2-4日)
22
2-2.インダストリー4.0向けフォグ×クラウドのユースケース(2)
• アーキテクチャの要件
出典:Sanil Kumar D et al. 「A Fog-Cloud Computing Infrastructure for Condition Monitoring and Distributing
Industry 4.0 Services」(2019年5月2-4日)を基にヘルスケアクラウド研究会作成
項目 要件
インダストリー
4.0サービスの開
発
R1. クラウド-フォグノード間の分散データ処理タスクのサポート
R2. 適切なノード管理、ノード間通信、タスクの実行を提供するために必要なすべての機能
の提供
計測探針(プ
ローブ)の統合
R3. ノード上での計測探針の統合・展開によるノード状態の決定
R4. 集中型および分散型計測探針に対するサポートの提供
R5. 利用する実際の技術に関係なく、全ノード上に計測探針およびサービスを実行する統
一的手法の提供
R6. 実行中に計測探針およびサービスを移行するのに適した、一貫性のある実行環境を提
供する
ディストリビュー
ション・アルゴリズ
ムの統合
R7. 適宜、アプリケーションサービスを展開するために計測結果を利用するディストリビュー
ション・アルゴリズムの統合
R8. 異なるディストリビューション・アルゴリズムを適用し、構成するための共通インタフェース
の提供
23
2-2.インダストリー4.0向けフォグ×クラウドのユースケース(3)
• アーキテクチャの全体像
出典:Sanil Kumar D et al. 「A Fog-Cloud Computing Infrastructure for Condition Monitoring and Distributing
Industry 4.0 Services」(2019年5月2-4日)
24
2-2.インダストリー4.0向けフォグ×クラウドのユースケース(4)
• デプロイメントのアーキテクチャ
• インタフェースサービスの利用
• インプットを渡す
• Dockerファイルの生成
• Dockerイメージのアップロード
• デプロイメントを渡す・構成
• 計測データの要求
• デプロイメントアルゴリズムの適用
• デプロイメント決定を渡す
• デプロイメントファイルの生成
• デプロイメントファイルを渡す
• Dockerイメージの要求
• デプロイメントの初期化
• アプリケーションポッドのデプロイ
出典:Sanil Kumar D et al. 「A Fog-Cloud Computing
Infrastructure for Condition Monitoring and Distributing Industry
4.0 Services」(2019年5月2-4日)
25
2-2.インダストリー4.0向けフォグ×クラウドのユースケース(5)
• アプリケーション事例
出典:Sanil Kumar D et al. 「A Fog-Cloud Computing Infrastructure for Condition Monitoring and Distributing
Industry 4.0 Services」(2019年5月2-4日)
26
2-2.インダストリー4.0向けフォグ×クラウドのユースケース(6)
• ディストリビューションアルゴリズムの
ディシジョンツリー事例
• 特定のノードタイプを要求するか
• タスクはタイムセンシティブか
• センシティブなデータは含まれて
いるか
• 特定のセキュリティレベルを要求
するか
• 計算処理集約型か
出典:Sanil Kumar D et al. 「A Fog-Cloud Computing
Infrastructure for Condition Monitoring and Distributing
Industry 4.0 Services」(2019年5月2-4日)
27
2-3.医療分野のアプリケーションコンテナのユースケース
• Srini Bhagavan et al.「データ集約的なクラウドベースの医療
アプリケーション設計のケース」(2018年10月9日)
Proceedings of the First International Workshop on Semantic Web Technologies for Health
Data Management (SWH 2018)(http://ceur-ws.org/Vol-2164/paper7.pdf)
• クラウド上の医療
アプリケーション設計
向けアーキテクチャ
• ハイブリッドクラウド
上で、コンテナ
(Kubernetes)
を利用
出典:Proceedings of the First International Workshop on Semantic Web Technologies for Health
Data Management (SWH 2018), Paper7(2018年10月9日)
28
2-4.アプリケーションコンテナとセキュリティ(1)
• コンテナ=移植性の高いコード実行環境
[主要コンポーネント]
• 実行環境
• 統合管理とスケジューリングのコントローラ
• コンテナイメージまたは実行するコードのリポジトリ
• コンテナのセキュリティ要件
• 基盤となる物理インフラ(コンピューティング、ネットワーク、
ストレージ)のセキュリティを確保する
• イメージリポジトリを適切に保護する
• コンテナ内で実行されているタスク/コードにセキュリティを組込む
29
2-4.アプリケーションコンテナとセキュリティ(2)
• 米国NIST 「SP 800-190: Application Container
Security Guide」(2017年9月)
• コンテナ技術アーキテクチャ層と構成要素
出典:NIST “SP 800-190: Application Container Security Guide”(2017年9月)
30
2-4.アプリケーションコンテナとセキュリティ(3)
・コンテナ技術のコアコンポーネントのリスク
コンポーネント リスク
イメージ ・イメージの脆弱性
・イメージ構成の欠陥
・組込まれたマルウェア
・組込まれた平文の秘密
・信頼できないイメージの使用
レジストリ ・セキュアでないレジストリへの接続
・レジストリにおける古いイメージ
・不十分な認証および権限付与の制限
オーケストレーター ・制限のない管理者のアクセス
・不正なアクセス
・分離が不十分なコンテナ内のネットワークトラフィック
・ワークロードの機微度レベルの混在
・オーケストレーター・ノードの信頼性
出典:NIST “SP 800-190: Application Container Security Guide”(2017年9月)を基にヘルスケア
クラウド研究会作成
31
2-4.アプリケーションコンテナとセキュリティ(4)
・コンテナ技術のコアコンポーネントのリスク(続き)
出典:NIST “SP 800-190: Application Container Security Guide”(2017年9月)を基にヘルスケア
クラウド研究会作成
コンポーネント リスク
コンテナ ・ランタイム・ソフトウェア内の脆弱性
・コンテナからの制限のないネットワークアクセス
・セキュアでないコンテナ・ランタイムの構成
・アプリケーションの脆弱性
・不正なコンテナ
ホストOS ・大規模攻撃の対象領域
・共有されたカーネル
・ホストOSコンポーネントの脆弱性
・不適切なユーザーアクセス権限
・ホストOSのファイルシステムの改ざん
32
AGENDA
• 3. ユースケースに学ぶマイクロサービスの利点と脅威
~APIゲートウェイ Vs. サービス・メッシュ~
33
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(1)
• Salman Taherizadeh et al. 「動的Internet of Things向
け毛細管コンピューティングアーキテクチャ:エッジデバイスからフォグ
/クラウドプロバイダーまでのマイクロサービスのオーケストレーショ
ン」(2018年9月4日)
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6164252/
• モノリシック対マイクロ
サービスアーキテクチャの
アプリケーション構造
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary
Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from
Edge Devices to Fog and Cloud Providers」
(2018年9月4日)
34
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(2)
• 異なるレイヤ間のマイクロサービスのオンロード化/オフロード化
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from Edge Devices to Fog and Cloud Providers」(2018年9
クラウド層
フォグ層
エッジ層
35
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(3)
• スマートIoTアプリケーション向け毛細管分散型コンピューティング
アーキテクチャ
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from Edge Devices to Fog and Cloud Providers」(2018年9
36
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(4)
• 毛細管コンピューティングアーキテクチャが実行するオン/
オフロード化シナリオのシーケンス図
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from Edge Devices to Fog and Cloud Providers」(2018年9
37
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(5)
• エッジノード:モーターホームAI通信ハードウェア(MACH)
• すべてのセンサーがネットワークのエッジ側にあるMACHで接続
される
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from Edge Devices to Fog and Cloud Providers」(2018年9
38
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(6)
• 2つのフォグノードが提供するノード選択ランク(NSR)の値
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from Edge Devices to Fog and Cloud Providers」(2018年9
39
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(7)
• 毛細管コンピューティングアーキテクチャが提供する
サービスレスポンスタイム
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from Edge Devices to Fog and Cloud Providers」(2018年9
40
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(8)
• インテリジェントでない手法が提供するサービスレスポンスタイム
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from Edge Devices to Fog and Cloud Providers」(2018年9
41
3-1. コネクテッドカー向けマイクロサービスのユースケース(9)
• エッジ、フォグ、クラウド
インフラストラクチャが
提供するレスポンス
タイムの累積分布
関数(CDF)
出典:Salman Taherizadeh et al. 「A Capillary Computing Architecture for Dynamic Internet of
Things: Orchestration of Microservices from Edge Devices to Fog and Cloud Providers」(2018年9
42
3-2. マイクロサービスのセキュリティ (1)
• 米国NIST 「SP 800-204(Draft): Security Strategies
for Microservices-based Application Systems」
(2019年3月)
• 伝統的なモノリシック(一枚岩)・アーキテクチャのネット通販
アプリケーション
出典:NIST “SP 800-
204(Draft): Security
Strategies for
Microservices-based
Application Systems ”
(2019年3月)
43
3-2. マイクロサービスのセキュリティ(2)
・マイクロサービス・アーキテクチャのネット通販アプリケーション
出典:NIST “SP 800-204(Draft): Security Strategies for Microservices-based
Application Systems ”(2019年3月)
44
3-2. マイクロサービスのセキュリティ(3)
• マイクロサービス運用のアーキテクチャ・フレームワークの役割
アーキテクチャ・フレームワーク アーキテクチャ全体における役割
APIゲートウェイ ・南北・東西のトラフィックを制御するのに使用される
(後者はマイクロゲートウェイを使用)
・マイクロサービスがweb/アプリケーションサーバー
に展開される時、マイクロゲートウェイが導入される
サービス・メッシュ ・コンテナを使用してマイクロサービスが展開される時、
純粋に東西のトラフィックのために導入されるが、マ
イクロサービスがVMまたはアプリケーションサーバー
にハウジングされる状況下で使用することができる
出典:NIST “SP 800-204(Draft): Security Strategies for Microservices-based
Application Systems ”(2019年3月)
45
3-2. マイクロサービスのセキュリティ(4)
• マイクロサービスの脅威とセキュリティ戦略
脅威 セキュリティ戦略
アイデンティティ/アクセス管理 ・認証(MS-SS-1)
・アクセス管理(MS-SS-2)
サービス・ディスカバリーの
メカニズム
・サービスレジストリ構成(MS-SS-3)
セキュアな通信プロトコル ・セキュアな通信(MS-SS-4)
セキュリティモニタリング ・セキュリティモニタリング(MS-SS-5)
遮断機能の展開 ・遮断機能の展開(MS-SS-6)
ロードバランシング ・ロードバランシング(MS-SS-7)
レート制限 ・レート制限(MS-SS-8)
出典:NIST “SP 800-204(Draft): Security Strategies for Microservices-based
Application Systems ”(2019年3月)
46
3-2. マイクロサービスのセキュリティ(5)
• マイクロサービスの脅威とセキュリティ戦略(続き)
脅威 セキュリティ戦略
完全性の保証 ・マイクロサービスの最新版の導入(MS-SS-9)
・セッション維持の取扱(MS-SS-10)
ボットネット攻撃への対抗 ・資格情報の悪用やリスト型攻撃の防止(MS-SS-11)
マイクロサービスのアーキテク
チャ・フレームワーク
・APIゲートウェイの展開(MS-SS-12)
・サービス・メッシュの展開(MS-SS-13)
出典:NIST “SP 800-204(Draft): Security Strategies for Microservices-based
Application Systems ”(2019年3月)
47
3-2. マイクロサービスのセキュリティ(6)
• OWASP「OWASP APIs Security Project Kick
Off」(2019年5月)
https://www.owasp.org/index.php/OWASP_API_Security_Project
1. オブジェクトレベルのアクセスコントロールの不備
2. 認証の不備
3. 不適切なデータフィルタリング
4. リソース不足とレート制限
5. 機能/リソースレベルのアクセスコントロールの欠如
6. 一括代入
7. セキュリティ構成ミス
8. インジェクション
9. 不適切な資産管理
10. 不十分なロギング・モニタリング
48
3-2. マイクロサービスのセキュリティ(7)
• Cloud Native Computing Foundation (CNCF)
「サービスメッシュでマイクロサービスのセキュリティを簡素化
する」(2019年4月25日)
https://www.cncf.io/blog/2019/04/25/simplifying-microservices-security-with-a-service-mesh/
サービスメッシュでマイクロサービスのセキュリティを簡素化する
のに役立つ機能
1. 認証
2.権限付与
3.ゼロトラスト
49
AGENDA
• 4. エッジ/フォグコンピューティング × コンテナ/
マイクロサービスで求められるセキュリティと人材像
~情報通信技術(IT) Vs. 電子制御技術(OT)~
50
4-1. 包括的サイバーセキュリティ人材育成フレームワーク(1)
・米国立標準技術研究所(NIST)「SP 800-181:全米
サイバーセキュリティ教育イニシアティブ(NICE)サイバーセ
キュリティ人材フレームワーク」(2017年8月)
• サイバーセキュリティ人材に
求められる役割(Role)と
業務(Task)、その役割や
業務の遂行に必要とされる
具体的な知識(Knowledge)・
技術(Skill)・能力(Ability)を
定義
出典:NIST Special Publication 800-181 National Initiative for Cybersecurity
Education (NICE) Cybersecurity Workforce Framework (2017年8月)
51
4-1. 包括的サイバーセキュリティ人材育成フレームワーク(2)
・有能で即応できるサイバーセキュリティ人材のビルディングブロック
出典:NIST Special Publication 800-181 National Initiative for Cybersecurity
Education (NICE) Cybersecurity Workforce Framework (2017年8月)
52
4-2. クラウドネイティブのシステム開発運用体制(1)
・DevOpsとは?
• アプリケーションの開発と配備を自動化することにフォーカスした、
アプリケーション開発の新しい方法論であり考え方である
• 開発チームと運用チームの間の協力とコミュニケーションを改善
してより深く結びつけることを意味し、特にアプリケーション配備と
インフラストラクチャ運用の自動化に焦点を当てている
• コード堅牢化、変更管理、本番アプリケーションのセキュリティを
改善するだけでなくセキュリティ運用全般をも強化してくれる
53
4-2. クラウドネイティブのシステム開発運用体制(2)
・継続的インテグレーション/継続的デプロイ(CI/CD)
パイプライン
出典:日本クラウドセキュリティアライアンス「クラウドコンピューティングのための
セキュリティガイダンス v4.0」日本語版1.1(2017年7月)
54
4-2. クラウドネイティブのシステム開発運用体制(3)
DevOpsのセキュリティへの波及効果
項目 波及効果と長所
標準化 DevOps では、本番に組み込まれるものはすべて、承認済みのコードと
設定用テンプレートに基づき、継続的インテグレーション/継続的デプロ
イ(CI/CD)パイプラインによって生み出される。開発、テスト、本番
(のコード)はすべて完全に 同一のソースファイルから派生しており、周
知となっている優れた標準からの逸脱を防いでいる。
自動化された
テスト
広範な種類のセキュリティテストは、必要に応じて補助的に手動 テストを
加えることで、CI/CD パイプラインに組み込むことが可能である。
不可変性
(immutable)
CI/CD パイプラインは、素早く確実に、仮想マシンやコンテナ、インフラス
トラクチャスタックのマスターイメージを生成する。これにより配備の自動
化と不可変(immutable)なインフラストラクチャを実現する。
出典:日本クラウドセキュリティアライアンス「クラウドコンピューティングのための
セキュリティガイダンス v4.0」日本語版1.1(2017年7月)
55
4-2. クラウドネイティブのシステム開発運用体制(4)
DevOpsのセキュリティへの波及効果(続き)
項目 波及効果と長所
監査と変更管理の
改善
CI/CD パイプラインはソースファイルにある 1 文字の変更に至るまでの
全て を追跡調査できる。バージョン管理リポジトリに格納され たアプリ
ケーションスタック(インフラストラクチャを含む)の全履歴と共に、その変
更は変更を行った人物と紐づけられる。
SecDevOps/D
evSecOps と
Rugged
DevOps
SecDevOps/DevSecOps は セキュリティ運用を改善するために
DevOps の自動化技術を使う。Rugged DevOps はアプリケーション
開発過程にセキュリティテスティングを組み入れることを意味し、よ り強固
で、よりセキュアで、より障害耐性の高いアプリケーションを生み出す。
出典:日本クラウドセキュリティアライアンス「クラウドコンピューティングのための
セキュリティガイダンス v4.0」日本語版1.1(2017年7月)
56
4-3. OTとIT、セーフティとセキュリティ(1)
・カナダ保健省「ガイダンス文書:医療機器サイバー
セキュリティの市販前要求事項」(2019年6月26日)
• 医療機器サイバーセキュリティリスクとISO 14971に基づくセーフティリスク
出典:Health Canada「Guidance Document: Pre‐market Requirements for Device Cybersecurity」(2019年6月26日)
https://www.canada.ca/en/health-canada/services/drugs-health-products/medical-devices/activities/announcements/cybersecurity-
notice.html
57
4-3. OTとIT、セーフティとセキュリティ(2)
• 医療機器サイバーセキュリティリスクと
ISO 14971に基づくセーフティリスク
出典:Health Canada「Guidance Document: Pre‐market Requirements for
Device Cybersecurity」(2019年6月26日)
https://www.canada.ca/en/health-canada/services/drugs-health-
products/medical-devices/activities/announcements/cybersecurity-notice.html
58
4-3. OTとIT、セーフティとセキュリティ(3)
• 医療機器サイバーセキュリティリスクと
ISO 14971に基づくセーフティリスク
(続き)
出典:Health Canada「Guidance Document: Pre‐market Requirements for
Device Cybersecurity」(2019年6月26日)
https://www.canada.ca/en/health-canada/services/drugs-health-
products/medical-devices/activities/announcements/cybersecurity-notice.html
59
AGENDA
• 5. Q&A
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