[論文レビュー] PAPS: A Scalable Framework for Prioritization and Partial Selection of Security Requirements

Davoud Mougouei|arXiv (Cornell University)|Jun 1, 2017

Advanced Software Engineering Methodologies被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、資源制約に対処するためにファジィ推論とRELAX-ationを用いて、スケーラブルで目的志向の枠組みPAPSを提案する。下位優先度の要件を完全に無視するのではなく部分的に満たすことで、未対応の脆弱性を削減し、ソフトウェアシステムにおける連鎖的セキュリティリスクを軽減する。

ABSTRACT

Owing to resource constraints, the existing prioritization and selection techniques for software security requirements (countermeasures) find a subset of higher-priority security requirements ignoring lower-priority requirements or postponing them to the future releases. Ignoring or postponing security requirements however, may on one hand leave some of the security threats (vulnerabilities) unattended and on the other hand influence other security requirements that rely on the ignored or postponed requirements. To address this, we have proposed considering partial satisfaction of security requirements when tolerated rather than ignoring those requirements or postponing them to the future. In doing so, we have contributed a goal-based framework that enables prioritization and partial selection of security requirements with respect to security goals. The proposed framework helps reduce the number of ignored (postponed) security requirements and consequently reduce the adverse impacts of ignoring security requirements in software products.

研究の動機と目的

• 既存のソフトウェアセキュリティ要件の優先順位付けおよび選択手法には、資源制約のため下位優先度の要件を無視または先送りするという限界があるため、これを是正すること。
• 完全に省略するか、将来に延期するのではなく、セキュリティ要件の部分的満たしを可能にすることで、未対応のセキュリティ脅威の数を削減すること。
• 部分性と目的志向モデリングを組み込むことで、セキュリティ要件の優先順位付けにおける正確性とスケーラビリティを向上させること。
• ファジィ論理と形式化された緩和条件に基づいて、要件の優先順位付けと緩和された満たしを両方支援するフレームワークを開発すること。
• オンラインバンキングシステム（OBS）への適用を通じてフレームワークを検証し、無視された要件に起因するセキュリティリスクを低減する有効性を示すこと。

提案手法

• PAPSフレームワークは2段階からなる：Pre-PAS段階では、セキュリティ要件のモデリング、記述、分析をSecurity Requirement Model（SRM）および目的志向技術を用いて行う。
• SRMはKAOSとRELAX言語の組み合わせを用いて形式的に記述され、部分的満たしはファジィベースの満たしメトリクスの形式化によって捉えられる。
• ファジィ推論システム（FIS）は、影響度、コスト、技術的実現可能性に基づいて言語的優先度値を計算し、非ファジィ化によって数値的優先度スコアが得られる。
• セキュリティ要件は、満たし条件を調整することでRELAX-ationされ、次の式に従う：最大化 μ(Vi − (RDSi × OVi))、ここでRDSiは必要な満たし度、OViは最適値である。
• 各要件に対してRELAX-ationが適用され、部分的満たしを可能にする緩和値（例：R6の[complexity]は0.36×OV6にできるだけ近づける）が生成される。
• 最終的なセキュリティ要件リスト（SRL）には、優先順位付けされたおよび緩和された要件が含まれ、部分的満たしレベルは非ファジィ化されたファジィ所属値によって決定される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多数の要件を扱う際、スケーラブルかつ正確なセキュリティ要件の優先順位付けはどのように実現できるか？
• RQ2 完全に省略するか延期するのではなく、部分的満たしを採用することで、未対応の脆弱性の数はどの程度削減できるか？
• RQ3 ファジィ論理とRELAX-ationを効果的に統合することで、セキュリティ要件の部分的満たしをどのようにモデリングおよび管理できるか？
• RQ4 部分的選択は、特に連鎖的脆弱性の緩和という観点から、ソフトウェアシステム全体のセキュリティポリシーにどのような影響を与えるか？
• RQ5 PAPSのような目的志向フレームワークは、コスト、影響度、技術的実現可能性のバランスを、セキュリティ要件選択において効果的に果たせるか？

主な発見

• PAPSフレームワークは、RELAX-ationによる部分的満たしを可能にすることで、無視されたり延期されたりするセキュリティ要件の数を効果的に削減した。
• オンラインバンキングシステム（OBS）の事例では、12件のセキュリティ要件が優先順位付けされ、RELAX-された。具体的には、R6の[complexity]が0.36×OV6にできるだけ近づけるように設定された。
• ファジィ推論システムは非ファジィ化された優先度スコアを生成し、緩和された満たしレベルを導くのに役立った。所属関数は、満たし条件が緩和された目標に最も近い場合に最大値をとった。
• AHPと異なり、非自明な数の要件（本ケーススタディでは12件）を扱うにあたり、過剰な対比較を必要としなかったため、スケーラビリティが実証された。
• 部分的満たしを許容することで、PAPSは要件間の重要な依存関係を無視した場合に生じる連鎖的脆弱性のリスクを軽減した。
• OBSの事例スタディにおける検証により、PAPSは下位優先度の要件ですら部分的にシステムセキュリティに貢献させることで、未対応のセキュリティ脅威を削減することが確認された。