[論文レビュー] An Architecture for Establishing Legal Semantic Workflows in the Context of Integrated Law Enforcement

Markus Stumptner, Wolfgang Mayer+8 more|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2017

Digital and Cyber Forensics参考文献 18被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、法的枠組みに準拠し、相互運用可能で法的に妥当な形で、複数の警察機関間での法的執行データ統合を可能にする意味的ワークフロー・アーキテクチャを提案する。法的オントロジー、意味的推論、およびフェデレーテッド・データ・プラットフォームを組み合わせることで、システムは管轄区域の法的規範に準拠したワークフローを保証するとともに、動的な捜査分析を支援する。事例研究を通じた検証が、D2D CRCの統合法的執行プロジェクトで実施された。

ABSTRACT

Traditionally the integration of data from multiple sources is done on an ad-hoc basis for each analysis scenario and application. This is a solution that is inflexible, incurs in high costs, leads to "silos" that prevent sharing data across different agencies or tasks, and is unable to cope with the modern environment, where workflows, tasks, and priorities frequently change. Operating within the Data to Decision Cooperative Research Centre (D2D CRC), the authors are currently involved in the Integrated Law Enforcement Project, which has the goal of developing a federated data platform that will enable the execution of integrated analytics on data accessed from different external and internal sources, thereby providing effective support to an investigator or analyst working to evaluate evidence and manage lines of inquiries in the investigation. Technical solutions should also operate ethically, in compliance with the law, and subject to good governance principles.

研究の動機と目的

• 従来の法的執行データ統合における硬直的かつサイロ化された性質が、複数機関間の協働を阻害するという問題に対処すること。
• データ処理に法的およびガバナンス的制約を埋め込むことで、統合法的執行アナリティクスにおいて動的かつ法的に準拠したワークフローを可能にすること。
• フェデレーテッド・データ・プラットフォーム上で、多様な内部および外部ソースからの意味的に豊富で相互運用可能なデータを捜査官が利用できるようにすること。
• 技術的ソリューションが倫理的で、法的枠組みおよび良好なガバナンスの原則と整合していることを保証すること。
• 法的執行および公共安全分野のあらゆる分野に適用可能な再利用可能なアーキテクチャフレームワークを提供すること。

提案手法

• 法的枠組み、規則、およびデータガバナンスポリシーを形式的ルールとして定式化するため、法的オントロジーを統合する。
• 意味的推論エンジンを用いて、データ処理中にリアルタイムで法的制約に対するワークフローの妥当性を検証する。
• フェデレーテッド・データ・プラットフォームにより、機密情報を中央集権化せずに複数機関のデータへの安全でプライバシー保護型アクセスを可能にする。
• ワークフローを実行可能な意味的プロセスとしてモデル化し、データ操作を法的および倫理的要件に束縛する。
• 相互運用性を確保するため、標準化されたメタデータと意味的アノテーションを用いる。
• 本アーキテクチャは、データから意思決定への共同研究センター（D2D CRC）の統合法的執行プロジェクト内でプロトタイプ化され、評価された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 法的およびガバナンス的制約を、法的執行分野のデータ統合ワークフロー内で形式的にモデル化し、強制することは可能か？
• RQ2 法的遵守性、相互運用性、および動的なデータ共有を、法的執行機関間で実現するために必要なアーキテクチャ的構成要素は何か？
• RQ3 意味的技術は、変化する捜査優先順位に応じて、自動化されたワークフローが常に法的に有効で、倫理的に適切なままであることをどのように保証できるか？
• RQ4 フェデレーテッド・データ・プラットフォームは、データ主権とプライバシーを保持しつつ、統合アナリティクスをどのように支援できるか？
• RQ5 法的オントロジーは、捜査におけるリアルタイム意思決定を支援するために、データ処理パイプラインとどのように効果的に統合できるか？

主な発見

• 提案されたアーキテクチャは、形式化された法的オントロジーと意味的推論を用いて、法的制約をデータワークフローに統合することに成功した。
• システムは、変化する捜査優先順位に適応しつつも、法的および倫理的遵守を維持する動的かつ準拠性のあるワークフローを可能にした。
• フェデレーテッド・データ・プラットフォームは、データの中央集権化を要せず、複数機関間で安全でプライバシー保護型のデータアクセスを実現した。
• D2D CRCのプロジェクトへの統合を通じて、本アーキテクチャの実現可能性と再利用可能性が実世界の法的執行文脈で示された。
• 意味的モデリングのアプローチにより、ガバナンスルールをワークフローに直接埋め込むことで、自動化された捜査プロセスにおける法的不遵守のリスクが低減された。
• 標準化された意味的アノテーションとメタデータを用いることで、本ソリューションは、異種のデータソース間の相互運用性を支援した。