[論文レビュー] Architectural Tactics for Big Data Cybersecurity Analytic Systems: A Review

Faheem Ullah, Muhammad Ali Babar|arXiv (Cornell University)|Feb 9, 2018

Network Security and Intrusion Detection参考文献 72被引用数 8

ひとこと要約

本系統的文献レビューでは、Big Data サイバーセキュリティ分析システムに不可欠な12の主要な品質特性と17のアーキテクチャ的戦略（例：データパーティショニング、異常検出、フェイルセーフ）を同定した。研究では、相互運用性、プライバシー、適応性の分野におけるアーキテクチャ的支援の著しい空白が明らかになり、戦略のトレードオフを解消するための実証的検証と学界・産業界の連携の必要性が提起された。

ABSTRACT

Context: Big Data Cybersecurity Analytics is aimed at protecting networks, computers, and data from unauthorized access by analysing security event data using big data tools and technologies. Whilst a plethora of Big Data Cybersecurity Analytic Systems have been reported in the literature, there is a lack of a systematic and comprehensive review of the literature from an architectural perspective. Objective: This paper reports a systematic review aimed at identifying the most frequently reported quality attributes and architectural tactics for Big Data Cybersecurity Analytic Systems. Method: We used Systematic Literature Review (SLR) method for reviewing 74 primary studies selected using well-defined criteria. Results: Our findings are twofold: (i) identification of 12 most frequently reported quality attributes and the justification for their significance for Big Data Cybersecurity Analytic Systems; and (ii) identification and codification of 17 architectural tactics for addressing the quality attributes that are commonly associated with Big Data Cybersecurity Analytic systems. The identified tactics include six performance tactics, four accuracy tactics, two scalability tactics, three reliability tactics, and one security and usability tactic each. Conclusion: Our findings have revealed that (a) despite the significance of interoperability, modifiability, adaptability, generality, stealthiness, and privacy assurance, these quality attributes lack explicit architectural support in the literature (b) empirical investigation is required to evaluate the impact of codified architectural tactics (c) a good deal of research effort should be invested to explore the trade-offs and dependencies among the identified tactics and (d) there is a general lack of effective collaboration between academia and industry for supporting the field of Big Data Cybersecurity Analytic Systems.

研究の動機と目的

• Big Data サイバーセキュリティ分析システムにおいて、アーキテクチャ的視点から最も頻繁に報告される品質特性を同定・分析すること。
• 文献に記載されたこれらの品質特性に対処するためのアーキテクチャ的戦略を分類・コード化すること。
• プライバシー、相互運用性、変更可能性といった重要な特性に対するアーキテクチャ的支援の不足を浮き彫りにすること。
• アーキテクチャ的戦略の実証的検証と、戦略のトレードオフおよび依存関係に関するさらなる研究の必要性を提起すること。
• Big Data サイバーセキュリティ分析分野の発展を促進するため、学界と産業界の連携を強化することを促すこと。

提案手法

• 74件の一次研究を、事前に定義された含む・含まない基準に従って選定した系統的文献レビュー（SLR）を実施した。
• 選定された研究に記載された品質特性およびアーキテクチャ的戦略を、テーマ的コード化と分類を用いて抽出・分析した。
• 同定されたアーキテクチャ的戦略を、パフォーマンス、正確性、スケーラビリティ、信頼性、セキュリティ／ユーザビリティの5つのカテゴリーに分類した。
• 各品質特性および戦略の頻度と根拠を評価し、システム設計におけるその重要性を特定した。
• 繰り返しパターン、ギャップ、研究の機会を同定するため、構造的合成アプローチを用いた。
• システムアーキテクトおよび研究者に役立つ具体的なインサイトに分類し、特に重要な品質特性における未満たされたニーズに焦点を当てた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Big Data サイバーセキュリティ分析システムで最も頻繁に報告される品質特性は何か。また、それらが不可欠とされる理由は何か。
• RQ2 これらの品質特性に対処するために一般的に採用されているアーキテクチャ的戦略は何か。また、それらはどのように分類されるか。
• RQ3 プライバシー、相互運用性、適応性といった重要な品質特性が、現存するシステムのアーキテクチャ的意思決定によってどの程度サポートされているか。
• RQ4 品質特性に対するアーキテクチャ的支援における主なギャップは何か。それらがシステム設計に与える影響は何か。
• RQ5 学界と産業界の間における、Big Data サイバーセキュリティ分析システムの開発分野における主な研究および連携のギャップは何か。

主な発見

• パフォーマンス、正確性、スケーラビリティ、信頼性、セキュリティを含む、12の主要な品質特性が最も頻繁に報告されたと同定された。
• 17のアーキテクチャ的戦略がコード化された。これは、6つのパフォーマンス戦略、4つの正確性戦略、2つのスケーラビリティ戦略、3つの信頼性戦略、およびセキュリティおよびユーザビリティ各1つずつから成る。
• 重要性は認められても、相互運用性、変更可能性、適応性、汎用性、ステルス性、プライバシー保証の分野では、文献において明確なアーキテクチャ的支援が欠如している。
• 同定されたアーキテクチャ的戦略の実世界への影響を評価する実証的研究が著しく不足している。
• 包括的なシステム設計を支援するため、アーキテクチャ的戦略間のトレードオフおよび依存関係を解明するための顕著な研究が求められる。
• 学界と産業界の間における連携の欠如が一般的に観察され、Big Data サイバーセキュリティ分析システムの実用的発展を妨げている。