[論文レビュー] Towards Improving Validation, Verification, Crash Investigations, and Event Reconstruction of Flight-Critical Systems with Self-Forensics

Serguei A. Mokhov|ArXiv.org|Jun 10, 2009

Digital and Cyber Forensics参考文献 23被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、設計段階および運用段階の飛行機器に特化した、自己監視可能な形式的仕様である自己フォレンジックスを提案する。この手法は、フォレンジック・ラシッド言語を用いて文脈的で分析可能なイベントデータをログ記録することで、自動検証、異常検知、および事故発生後の再構築を可能にする。自己診断、継続的ログ記録、エキスパートシステムの推論を統合することで、外部のフォレンジックスツールに依存せずに、システムの安全性と事故分析の質を向上させる。

ABSTRACT

This paper introduces a novel concept of self-forensics to complement the standard autonomic self-CHOP properties of the self-managed systems, to be specified in the Forensic Lucid language. We argue that self-forensics, with the forensics taken out of the cybercrime domain, is applicable to "self-dissection" for the purpose of verification of autonomous software and hardware systems of flight-critical systems for automated incident and anomaly analysis and event reconstruction by the engineering teams in a variety of incident scenarios during design and testing as well as actual flight data.

研究の動機と目的

• 自律的かつ飛行機器に特化したシステムにおける形式的自己分析およびログ記録の欠如に対処すること。
• システムアーキテクチャに直接フォレンジックスデータ収集を統合することで、事故調査および異常検知の質を向上させること。
• 自己回復、自己最適化、自己保護と並んで、自己フォレンジックスを自律計算のコア的性質として拡張すること。
• フォレンジック・ラシッド言語を用いてフォレンジックスデータの表現および分析を標準化し、機関間およびプラットフォーム間の協働を可能とすること。
• 形式的仕様およびエキスパートシステムを用いて、文脈に配慮した自動推論をシステムイベントに関して実現すること。

提案手法

• システム部品および計器を継続的に監視する自己フォレンジックスセンサーを統合し、観測結果をフォレンジック・ラシッド形式でログ記録する。
• フォレンジック・ラシッドを用いる——これはラシッド言語を発展させた文脈に配慮した関数型プログラミング言語であり、イベント、期間、システム状態を形式的観測列として指定する。
• 耐久性がありアップグレード可能なメモリ（例：ROM やフラッシュ）にフォレンジックスデータを格納し、システム障害時でもデータ保持を保証する。
• 設計段階でシステム遷移関数をモデル化し、後続の検証および推論に備えてフォレンジック・ラシッドにエンコードする。
• 一般内挿的プログラミングシステム（GIPSY）を用いて、収集されたフォレンジックス証拠に対して複数の理論を比較評価する。
• 証拠一致の累積的重みまたは一致長さに基づいて理論を優先順位付けし、最も妥当な事故再構築を特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己フォレンジックスを飛行機器に特化したシステムの設計段階に形式的に統合する方法は何か？ これにより自動検証および異常検知がどのように支援されるか？
• RQ2 フォレンジック・ラシッドは、墜落事故調査におけるイベント再構築の正確性および効率をどのように向上させるか？
• RQ3 自律的システムに自己フォレンジックス機能を統合するためのアーキテクチャ的および実装上の要件は何か？ これによりパフォーマンスや安全性が損なわれないよう保証するには？
• RQ4 自己フォレンジックスは、宇宙航空機関および製造業者間の協働およびデータ共有をどのように改善するか？
• RQ5 自動推論システムは、自己ログ記録されたフォレンジックスデータを用いて、事故仮説を検証または否定できる程度は何か？

主な発見

• 自己フォレンジックスは、フォレンジック・ラシッドを用いて形式的かつ分析可能な形式で継続的かつ自動的にシステムイベントをログ記録でき、事後的なフォレンジックス再構築への依存を低減する。
• システム設計段階に自己フォレンジックスを統合することで、テストおよびシミュレーション段階での異常の早期検出が可能となり、検証および検査プロセスの質が向上する。
• フォレンジック・ラシッドは、文脈に配慮した関数型仕様を用いてイベントおよびシステム状態を指定でき、複雑なシステム行動の正確で拡張可能なモデル化を可能にする。
• GIPSY などのエキスパートシステムの使用により、大規模なフォレンジックスデータの分析にかかる人的作業を著しく削減できる。
• 複数の妥当な理論を証拠カバレッジおよび信頼性重みに基づいて評価・順位付けでき、事故再構築の信頼性が向上する。
• 本手法は航空分野に限らず、宇宙船、自動車、海洋船舶など、複雑なシステムにおける安全性および自律性の向上に応用可能である。