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耐量子暗号（PQC）とは、量子コンピュータによる攻撃に耐えられるよう設計された暗号アルゴリズムを指します。 量子コンピュータは、最終的には公開鍵暗号（非対称暗号）を破るほど強力になります。公開鍵暗号は、オンライン通信から金融取引まで、あらゆるものを保護するために使用されています。 量子コンピューティングは重大なセキュリティ脅威をもたらすものであり、今すぐにでも耐量子暗号を用いてアプリケーションやインフラを保護するための対策が必要です。 このブログでは、量子コンピュータによる攻撃から守るために設計された新しいアルゴリズムについて、知っておくべきすべてを解説しています。 コンテンツ一覧： 量子コンピューティングとは？ なぜ量子コンピュータはセキュリティ上の脅威なのか？ 耐量子暗号(PQC)とは？ Is 量子安全暗号（Quantum Safe Cryptography）は耐量子暗号（PQC）と同じものですか？ 量子コンピュータがまだ実用化まで時間があるのに、なぜ今すぐ行動する必要があるのか？ 新しいPQCアルゴリズムの開発において、どのような進展があったのか？ CNSA 2.0は、PQCアルゴリズムへの移行に関してどのような推奨をしているのか？ 企業は量子コンピューティング時代に向けてどのように準備すべきか？ Rambusが提供する耐量子暗号IPソリューションにはどのようなものがあるか？ 量子コンピューティングとは 量子コンピューティングは、量子力学を活用して、従来のコンピュータでは不可能なほど高速に特定の複雑な問題を解決します。現在、最も強力なスーパーコンピュータでも数年かかる問題が、量子コンピュータでは数日で解決できる可能性があります。 Source: Quantum Could Solve Countless

ハイライト 統合されたソフトウェアとハ ードウェアのニーズをサポートし、市場投入までの時間を短縮します 事前に統合、検証、認定済みのフル HSM スタック ソリューションでリスクを軽減 ソフトウェア・デファインド・ビークルの安全性とセキュリティの水準を引き上げます 自動車業界は、カスタマーセントリック・モビリティの新たな時代を実現し、自動車業界のステークホルダーに新たなビジネスチャンスと収益源をもたらすソフトウェア・デファインド・ビークル（SDV）への変革を加速させています。しかし、この変革には独自の課題が伴い、ますます複雑化する市場に対応するための革新的なアプローチが求められています。同時に、市場投入までの時間（TTM）の短縮や、市場参入のための規制遵守、安全性とセキュリティの遵守も求められています。 そうしたアプローチの 1 つは、自動車産業のエコシステムでの戦略的コラボレーションです。ETAS と Rambus が、バンドルされたサイバーセキュリティ ソリューションを共同開発して提供すると発表しました。Rambus のハードウェアと ETAS のソフトウェアの専門知識を統合し、次世代の自動車用シリコン設計にセキュアエンクレーブを作成する、この独自の事前統合および事前検証済みのソリューションについて、詳細をお伝えできることを嬉しく思います。 コンテンツ一覧: 車載SoC (System-on-Chip) の課題 車載業界におけるハードウェアセキュリティ 統合型HSMハードウェアおよびソフトウェアスタック – ソリューション ETASとRambusの革新的なiHSMソリューション 車載SoC (System-on-Chip) の課題 車載グレードSoCは、過去10年間でマイクロコントローラベースのチップから、より高度で複雑なマイクロプロセッサベースのSoCへと大きく進化しました。この進化は、多様なユースケースに対応し、カスタマーエクスペリエンスを向上させるための、より高度なコンピューティングへの尽きることのない需要に応えたものです。 ハードウェアアーキテクチャの進歩により、ADAS（先進運転支援システム）、自動化、E/E車両アーキテクチャの変革など、SDV（ソフトウェア・デファインド・ビークル）の実現に必要な機能が大幅に向上しました。SoCレベルでのこの技術進化は、自動車業界に新たな時代をもたらしていますが、同時に課題も伴います。重大な課題の一つは、これらのSoCの多様でヘテロジニアスなアーキテクチャであり、異なるアプリケーション向けに複数のコンピューティング・アイランドが存在します。ハードウェア・アーキテクチャのこの多様性により、自動車OEMやティア1システムエンジニアリングチームにとって、セキュリティ実装はより複雑化し、統合にかかる時間も増大しています。 車載業界におけるハードウェアセキュリティ 過去10年間、自動車業界では、改ざん防止機能を備えた安全な暗号化操作と鍵管理を実現する信頼できるハードウェアプラットフォームとして、ハードウェアセキュリティモジュール（HSM）への依存度が高まっています。HSMは、安全な通信チャネル、データ整合性保護、メッセージ認証、セキュアブートプロセス、システムセキュリティポリシーなど、様々なセキュリティサービスと機能を提供します。 HSMは、改ざん検出と保護、鍵およびセキュリティ資産の安全な保管と取り扱い、サイドチャネル攻撃への耐性といったセキュリティメカニズムを備え、認証されたユーザーアプリケーションを安全に実行します。暗号化アクセラレータモジュール、鍵、メモリ範囲、I/O、その他のリソースへのアクセスはハードウェアによって強制されます。暗号化、署名、認証、鍵生成、導出、保管といった重要な操作は、外部ソフトウェアからのアクセスなしにハードウェア内で実行されます。 当初、HSMはスタンドアロンのセキュアエレメントチップ、またはホストシステムバスに接続されたHSM内蔵の車載マイクロコントローラとして提供されていました。しかし、HSMを取り巻く環境は、現代の車載システムの複雑さの増大、セキュリティ要件の厳格化、そしてパフォーマンスへの要求に応えるべく進化してきました。現在、HSMは車載SoC ICにインスタンス化されたサイロ化されたハードウェアブロック（IP）です。一部のSoCでは、多様なセキュリティユースケースと要求に対応するために、複数のHSM IPブロックが提供されています。 HSMにおけるこの新たなトレンドは、高度にコネクテッドカーにおけるサイバーセキュリティの重要性の高まりを反映しており、同時に、OEMが安全性とセキュリティのコンプライアンスを満たすために、事前に統合、検証、認証されたスケーラブルなソリューションの必要性を後押ししています。合成可能な車載グレードHSMシリコンIPは、効率的かつ効果的なSoC開発のための重要な戦略として浮上しています。

「専門家に聞く」シリーズ、今回のエピソードでは、Rambus LabsのSteven Woo博士が、AI 1.0からAI 2.0へのAIの進化について解説します。Woo博士によると、AI 2.0は、複雑なリクエストを解釈し、テキスト、音声、コード、画像、音楽、動画、3Dモデルなど、幅広い出力を生成できる生成AIです。 AI 2.0は、大規模言語モデル（LLM）とAI技術を用いた新しいコンテンツ生成能力によって実現されました。Woo博士はまた、LLMの学習プロセス（学習セットの準備、モデルアーキテクチャの決定、反復学習、そして微調整）の4段階について詳しく説明しました。 議論はAIの普及にも触れ、Woo博士は半導体業界の進歩により、よりローカルな推論と学習が可能になると予測しました。最後に、Woo博士はAIの未来におけるチップ技術の重要性を強調し、より高速で効率的なプロセッサと、データの移動とセキュリティを確保するための技術の必要性を強調しました。  エキスパート Dr. Steven Woo, Fellow and Distinguished Inventor, Rambus Labs 重要なポイント AI 2.0の進歩：AI 2.0は次世代AI、つまり生成AIです。複雑なリクエストを解釈し、テキスト、音声、コード、画像、動画、さらには3Dモデルなど、幅広いマルチモーダル出力を生成することができます。この進歩は、LLMの急速な規模拡大とそれに伴う機能拡張によって実現されています。 大規模言語モデルのトレーニング: 大規模言語モデルのトレーニングには、適切なトレーニング セットの準備、モデルのアーキテクチャの決定、精度を向上させるための反復トレーニング、精度と有効性を維持するためのモデルの微調整という 4 つのステップが含まれます。 AIの普及：AIの普及は現在、推論分野で進んでおり、LLMはオープンソース化され、数百万人の人々が利用できるようになっています。今後、半導体がより高度化し、価格が手頃になるにつれて、ローカルトレーニングも普及され、携帯電話やノートパソコンなどのデバイスが個々のユーザーのニーズに合わせて自動調整できるようになるでしょう。 AIチップ技術：AI 2.0の主要チップ技術は、より高い電力効率でより高いパフォーマンスを提供する必要があります。これには、より高速で高性能なプロセッシングコア、膨大な量のデータを移動・保護するための技術、そしてより高いデータレートで信頼性の高いデータ伝送を実現する技術が含まれます。