データフロー図

データフロー図（DFD）は、1970年代の構造化分析に由来する図法で、システム内のデータの流れ（入力、処理、保管、出力）を視覚化します。制御の流れを示すフローチャートとは異なり、DFDはデータの移動に特化しています。自動車サイバーセキュリティの国際標準ISO/SAE 21434（8.5節）では、脅威分析とリスクアセスメント（TARA）の実施が要求されており、DFDはそのための基礎的な手法です。システムの攻撃対象領域を特定し、STRIDEのような脅威モデルを適用して脆弱性を体系的に洗い出すために不可欠です。

企業リスク管理におけるDFDの実務応用は、体系的な手順に従います。1. **コンテキスト図の作成（レベル0）：** システム全体を一つのプロセスと見なし、外部エンティティとの主要なデータフローを定義して分析範囲を確定します。2. **システムの分解（レベル1以降）：** システムを主要なサブシステムに分解し、コンポーネント間の詳細なデータフローとデータストアを描画します。3. **脅威の洗い出し：** 完成したDFDに基づき、STRIDE等のフレームワークを用いて各要素の脅威を特定します。例えば、OTA更新プロセスにおいて、ファームウェアのデータストアへの不正アクセスリスクを評価します。この手法により、脅威検出率を向上させ、UN R155等の法規準拠を確実にします。

台湾の自動車関連企業がDFDを導入する際には、特有の課題に直面します。1. **部門間の壁：** DFD作成には複数分野の知識が必要ですが、組織の縦割り構造が原因で、不完全な図になりがちです。2. **動的システムのモデル化：** V2X通信など、現代の車両システムは複雑で動的であり、静的なDFDでは脅威を見逃す可能性があります。3. **リソース不足：** 中小企業では専門ツールや人材が不足しています。対策として、部門横断チームの結成、ユースケース別のDFD作成、そしてオープンソースツールの活用と段階的な導入が有効です。

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