ICS Security Training ... What Works and What Is Needed (Japanese)
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Tomomi Aoyama of Nagoya Institute of Technology discusses Red/Blue and other types of ICS training. She identifies what is effective and offers suggestions for future training.
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- 1. 大規模サイバーセキュリティ演習から学ぶ レジリエントなインシデントマネジメント 名古屋工業大学 青山友美 Nagoya Institute of Technology
- 2. 自己紹介 青山友美 • 名古屋工業大学博士前期課程２年 • マネジメント工学を専攻 • 2012年よりICSセキュリティ研究チームに所属 • 2013年ENCS (European Network for Cyber Security) にて６ヶ月のインターンシップ
- 3. ENCSで思ったこと トレーニングの有効性 • トレーニングにはどのような効果があるの か？ – 特にRed Team Blue Team （対戦）型トレーニング の価値は？
- 7. Red-team Blue-team演習 Red Team • 攻撃チーム • １０名程度 • シナリオ – ブルーチームの敵対企 業に雇われたハッカー 集団 – 生産の妨害・システムの 破壊が最終目的 Blue Team • 防御チーム • ２０名程度 • シナリオ – 化学製品を生産するプ ラント – 参加者がそれぞれマ ネージャー・IT管理者・ オペレータなどの役職を 演じる
- 8. これから話すこと 0. 観察視点:ゲーミングシミュレーションの世界 観 1. 関心対象の世界とは？ 2. モデル化 3. ゲームの構築 4. シミュレーション世界 5. デブリーフィングから…ゲームの展望
- 9. トレーニング観察の視点 ーゲームシミュレーションの世界観 System システム 生活世界 Real World Model of Reality 対象世界のモデル （数式・図式・概念・メタ ファー・その他） Scenario プレイ可能なゲーム （シナリオ・役割記述・ルー ル・その他） Reality 関心の対象となってい る世界 Simulation ゲーミング シミュレーション世界 表現 設計 実施 Ref:出口弘, et al. ゲーミングシミュレーション. 日科技連出版社, 1998., Kriz, Willy C. "Creating effective learning environments and learning organizations through gaming simulation design." Simulation & Gaming 34.4 (2003): 495-511.
- 10. ーゲームシミュレーションの世界観 システム 生活世界 トレーニング観察の視点 対象世界のモデル （数式・図式・概念・ メタファー・その他） プレイ可能なゲーム （シナリオ・役割記述・ ルール・その他） 関心の対象となってい る世界 ゲーミング シミュレーション世界 （≠「現実世界の表現」） ＝ 設計者によって構造化さ れたもう一つの現実世界 表現 設計 プレイヤー実施 知識 体感 想像 過程をトレース
- 11. ーゲームシミュレーションの世界観 システム 生活世界 トレーニング観察の視点 対象世界のモデル （数式・図式・概念・メタ ファー・その他） プレイ可能なゲーム （シナリオ・役割記述・ルー ル・その他） 関心の対象となってい る世界 知識 ゲーミング シミュレーション世界 （≠「現実世界の表現」） ＝ 設計者によって構造化さ れたもう一つの現実世界 表現 設計 実施 プレイヤー 体感 想像 「ゲーミングで経験した現実」と「これまでの経験をもとに考えていた現実」を 比較 → 現実世界に対する認識を深める 過程をトレース
- 12. 1. 関心の対象となる世界 Reality M S R G “サイバー攻撃を受けると何が起きるのか？”
- 13. 2. 対象世界のモデル ①エージェントと目的 Source :Branlat, Matthieu. Challenges to Adversarial Interplay Under High Uncertainty: Staged- World Study of a Cyber Security Event. Diss. The Ohio State University, 2011. M S R G
- 14. 2. 対象世界のモデル ②時間軸とアクティビティ M S R G
- 15. 対象世界のモデル3 People Facility OPC1 OPC2 Hub2 Hub3 HUB1 M S R G Inetrnet HUB0 ルーター 192.168.11.0/192.168.1.0/24 24 192.168.12.0/24 GateWay1 GateWay2 GateWay3 WEB server&SQL server Windows 2003 sp2 業務系NW 制御系NW 業務用 OPCデータサーバ SCADA1 SCADA1 ZONE1 Controller ZONE2 Controller UT35A(LC1) UT32A(PI) UT32A(TC1) UT35A(FC) UT32A(TI2) UT32A(LI2) InternetNetwork Global Internet Address ファイアウォール IT & Control system OT IT MNG
- 16. 3. ゲームの構築 Red Team • 攻撃チーム • １０名程度 • シナリオ – ブルーチームの敵対企 業に雇われたハッカー 集団 – 生産の妨害・システムの 破壊が最終目的 Blue Team • 防御チーム • ２０名程度 • シナリオ – 化学製品を生産するプ ラント – 参加者がそれぞれマ ネージャー・IT管理者・ オペレータなどの役職を 演じる M S R G
- 17. 4. ゲームの実施 M S R G シミュレーション世界＝主観的な世界
- 18. Debriefingの効果 M S R G • 参加者：それぞれが体験したシミュレーション 世界を表出化→共有 • ファシリテーター：モデル・シナリオの意図通り の学習効果が得られているかを確認
- 19. ゲームシミュレーション世界からの学習 Lessons learned in simulated world 危機感の認識（Awareness） • セキュリティ対策の必要性を理解 • 深刻さに気づく – “ダメージは理解していたが、こんなに簡単に起 こってしまうとは思わなかった” (参加者、レッド チームの体験から)
- 20. ゲームシミュレーション世界からの学習 Lessons learned in simulated world Learning 1 • 攻撃・防御ツールを実際に近い場で使う • →使い方・有効性を確認
- 21. ゲームシミュレーション世界からの学習 Lessons learned in simulated world Learning 2 • IT ICS Management それぞれの役を演じる →意思決定におけるトレードオフを体験
- 22. ゲームシミュレーション世界からの学習 Lessons learned in simulated world Learning 3 • 変更要求はすべてBoard member（ファシリ テータが演じる）の許可を得る必要 →サイバー攻撃は自分一人では対応できない 問題 社内ステークホルダーに理解してもらえるだけ の説明力・説得力を学ぶ
- 23. ゲームシミュレーション世界からの学習 Lessons learned in simulated world Learning 4 • 攻撃の失敗→（突破口）→成功を繰り返す 攻撃者のリズムを体験 →攻撃の難しさ（成功＝突破口*(タイミング*知 識*戦法）と、条件が合致したときの攻撃の容易 さを体験
- 24. ファシリテータが意図しなかった フィードバック • “I learned communication is very important.” – インシデントマネジメントのプロセスにコミュニ ケーションが必要な要素であると解釈している →システムモデルを、コミュニケーションを含む形で読み 取ろうとしている コミュニケーションはモデル化されていない • Lessons learned の多くがヒトを介在している – レジリエンス向上させる因子として、ヒトに可能性 を見出している →しかし、思うようにいかないジレンマを感じている マネジメントシステムはモデル化されていない
- 25. 次のサイクルへ
- 26. RTBT ver.2に向けて– ヒトモデルの追加 レジリエンスマトリックスによる解釈M S R G
- 27. • これまでトレーニングとして注目されてきたの は個人の注意力・ルーチンワーク →Communication とDynamic Adaptationの トレーニングは可能か？
- 28. RTBTに見える可能性１ communication training • 事例１ • Incident Manger の設定
- 29. RTBTに見える可能性２ Dynamic Adaptation • 事例２ • 重視タスクの変動
- 30. もうひとつのRT..OT? • 現在のトレーニングはあくまで制御システム まわり • モデルにはプラント自身がもつレジリエンス* （待井氏の発表を参照）が含まれていない • OTのレジリエンスを十分に体験できるトレー ニングがあっても良いのでは？ – 名古屋工業大学にてワークショップを展開予定