[論文レビュー] A Core Ontology for Privacy Requirements Engineering

Mohamad Gharib, John Mylopoulos|arXiv (Cornell University)|Nov 30, 2018

Privacy, Security, and Data Protection被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、系統的文献レビューとプライバシー概念の精錬を経て、先行研究を拡張するプライバシー要件工学のコアオントロジーであるCOPriを紹介する。このオントロジーは、技術的・社会的・組織的次元を統合することで、社会的技術的文脈におけるプライバシー要件のモデリングを可能にし、熟練者による評価とコンpetencyクエリを用いた検証を経て、プライバシーに配慮したシステム設計の再利用可能な基盤を提供する。

ABSTRACT

Nowadays, most companies need to collect, store, and manage personal information in order to deliver their services. Accordingly, privacy has emerged as a key concern for these companies since they need to comply with privacy laws and regulations. To deal with them properly, such privacy concerns should be considered since the early phases of system design. Ontologies have proven to be a key factor for elaborating high-quality requirements models. However, most existing work deals with privacy as a special case of security requirements, thereby missing essential traits of this family of requirements. In this paper, we introduce COPri, a Core Ontology for Privacy requirements engineering that adopts and extends our previous work on privacy requirements engineering ontology that has been mined through a systematic literature review. Additionally, we implement, validate and then evaluate our ontology.

研究の動機と目的

• 技術的および社会的技術的側面を両方とも捉える、統一的かつ表現力のあるプライバシー要件のためのオントロジーが不足しているという問題に対処すること。
• プライバシーをセキュリティ要件のサブセットとして扱うという制限を克服し、匿名性やアンリンクアブルネスといった、プライバシー固有の概念を無視するのを防ぐこと。
• システム設計の初期段階からプライバシー要件を抽出・モデリング・推論するための形式的かつ再利用可能なフレームワークをシステム設計者に提供すること。
• 実世界の事例研究とコンピテンシークエリを用いて、オントロジーの表現力と正しさを検証すること。
• オントロジーに根ざした目的志向フレームワークを用いて、将来的にプライバシーポリシーの自動導出を支援すること。

提案手法

• 既存のプライバシー要件モデルに関する系統的文献レビューに基づき、オントロジーを拡張および精錬した。
• 個人情報、プライバシーの目的、使用必要性、感受性レベルといったコア概念を、Protégéを用いてOWLで形式化した。
• オントロジーのインスタンス化と検証に、実世界の事例としてアームド・アシストド・ライティング（AAL）システムを用いた。
• コンピテンシークエリ（CQs）を定義し、オントロジーインスタンスに対してクエリを実行することで、ドメイン固有のプライバシークエリへの対応能力を評価した。
• 自動化ツール、語義的専門家、プライバシー／セキュリティ研究者を用いて、オントロジーの一般的な落とし穴を評価した。
• 今後の課題として、プライバシーポリシーの自動導出を支援する目的志向フレームワークの開発を計画している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 伝統的なセキュリティ上の懸念を超えて、プライバシー要件の全範囲を捉えるためのコアオントロジーをどのように設計できるか？
• RQ2 COPriオントロジーは、組織的要因や人間的要因を含む社会的技術的システムにおけるプライバシー要件をどの程度モデル化できるか？
• RQ3 実世界のプライバシー利用事例から導出されたコンピテンシークエリを、オントロジーが効果的に回答できるか？
• RQ4 仮名性、アンリンクアブルネス、非可視性といったプライバシー固有の概念を、機密性とはどのように形式的に区別できるか？
• RQ5 多様な分野にわたり、プライバシーオントロジーの精錬と検証において直面する主な課題は何か？

主な発見

• COPriオントロジーは、技術的・社会的・組織的次元におけるプライバシー要件を効果的にモデリングでき、実世界のAAL事例においてその表現力が裏付けられた。
• コンピテンシークエリのセットを用いた検証により、インスタンスモデルから詳細なプライバシー関連知識を正確に抽出・取得できる能力が確認された。
• 熟練者による評価とツールベースの分析から、COPriは曖昧性、重複、モジュール性の欠如といった一般的なオントロジーの落とし穴を回避していることが明らかになった。
• COPriは、機密性とは異なり、匿名性、仮名性、アンリンクアブルネスといった重要なプライバシー概念を明確に区別しており、先行研究の主な欠陥を是正した。
• 感受性レベルと使用目的のプロパティの統合により、文脈やデータ使用の文脈に基づいたより洗練されたプライバシー要件のモデリングが可能になった。
• 本研究では、自動化されたポリシー導出を支援するため、使用必要性（NtU）および使用目的（PoU）のプロパティのさらなる精錬の必要性が明らかになった。