ナッシュ均衡

ジョン・ナッシュが提唱したゲーム理論の中核概念。非協力ゲームにおける安定状態で、他者の戦略が不変の前提で、どのプレイヤーも一方的に戦略を変えても利得を増やせない状況を指す。自動車セキュリティ規格ISO/SAE 21434の脅威分析（TARA）で応用され、攻撃者と防御者の相互作用をモデル化し、最も可能性の高い攻撃経路を予測する。これにより、防御リソースの最適配分が可能になる。ナッシュ均衡は必ずしも全体最適（パレート効率）を意味しない。

企業での実務応用は3ステップで行う。1.「モデル構築」：攻撃者・防御者、戦略、各結果の利得を定義する。2.「均衡分析」：数学的に均衡点を算出し、最も可能性の高い攻防戦略を特定する。これにより、最重要の脆弱性が明らかになる。3.「戦略最適化」：分析結果に基づきセキュリティ予算や人員を再配分する。例えば、均衡分析がECUへの攻撃を示唆した場合、その防御を強化する。ある自動車メーカーはこの手法で、ISO/SAE 21434に準拠したリスク低減を実現した。

台湾企業には主に3つの課題がある。1.「データ不足」：攻撃者の利得を正確に定量化するデータが乏しい。2.「専門人材の欠如」：ゲーム理論とサイバーセキュリティ双方に精通した人材が少ない。3.「動的環境への追随」：脅威の変化に合わせモデルを頻繁に更新する必要がある。対策として、データ不足には脅威インテリジェンスを活用、人材不足には外部専門家と連携、動的更新にはモデル更新プロセスを自動化し、重要システムから段階的に適用することが推奨される。

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