[논문 리뷰] An Architecture for Establishing Legal Semantic Workflows in the Context of Integrated Law Enforcement

Markus Stumptner, Wolfgang Mayer외 8명|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 22.

Digital and Cyber Forensics참고 문헌 18인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 법 집행 기관 간의 준수 가능하고 상호운용성 있으며 법적으로 타당한 데이터 통합을 가능하게 하는 의미론적 워크플로 아키텍처를 제안한다. 법적 온톨로지, 의미론적 추론, 그리고 연합형 데이터 플랫폼을 조합함으로써 시스템은 소속 관할권의 법규를 준수하면서도 동적 수사 분석을 지원한다. D2D CRC의 통합 법 집행 프로젝트에서의 사례 연구를 통해 검증되었다.

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.

연구 동기 및 목표

• 교류 기반의 법 집행 데이터 통합 방식이 전통적으로 고정되어 있고 사각지대에 놓여져 있어 기관 간 협업을 방해하는 문제를 해결하기 위해.
• 데이터 처리 과정에 법적 및 거버넌스 제약 조건을 통합하여 동적이고 법적으로 준수 가능한 워크플로를 실현하기 위해.
• 연합형 데이터 플랫폼에서 다양한 내부 및 외부 소스의 의미론적으로 풍부한, 상호운용성 있는 데이터를 수사관이 활용할 수 있도록 지원하기 위해.
• 기술적 솔루션이 윤리적 원칙과 법적 프레임워크 및 양호한 거버넌스 원칙에 부합하도록 보장하기 위해.
• 법 집행 및 공공 안전 분야 전반에 적용 가능한 재사용 가능한 의미론적 워크플로 아키텍처 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 법적 온톨로지를 통합하여 관할권의 법규, 규정 및 데이터 거버넌스 정책을 형식화된 규칙으로 모델링한다.
• 실시간 데이터 처리 중 법적 제약 조건에 대해 워크플로를 검증하기 위해 의미론적 추론 엔진을 활용한다.
• 민감한 정보를 중앙 집중화하지 않으면서도 여러 기관의 데이터에 보안성 있고 프라이버시를 보존하는 방식으로 액세스를 가능하게 하는 연합형 데이터 플랫폼을 제공한다.
• 데이터 처리 작업을 법적 및 윤리적 요구 사항에 바인딩하는 실행 가능한 의미론적 프로세스로 워크플로를 모델링한다.
• 이질적인 데이터 소스 간의 상호운용성을 확보하기 위해 표준화된 메타데이터와 의미론적 주석을 사용한다.
• 이 아키텍처는 데이터에서 决정(Cooperative Research Centre)의 통합 법 집행 프로젝트 내에서 프로토타입화 및 평가되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 법적 및 거버넌스 제약 조건을 법 집행 분야의 데이터 통합 워크플로 내에서 형식화하고 강제화할 수 있는가?
• RQ2 기관 간 준수 가능하고 상호운용성 있으며 동적 데이터 공유를 가능하게 하기 위해 필요한 아키텍처 구성 요소는 무엇인가?
• RQ3 의미론적 기술은 자동화된 워크플로가 변화하는 수사 우선순위 상황에서도 법적으로 유효하고 윤리적으로 타당한 상태를 유지하는 데 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ4 어떻게 연합형 데이터 플랫폼은 데이터 주권과 프라이버시를 유지하면서도 통합 분석을 지원할 수 있는가?
• RQ5 어떻게 법적 온톨로지를 데이터 처리 파이프라인과 효과적으로 통합하여 수사에서 실시간 의사결정을 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 아키텍처는 형식화된 법적 온톨로지와 의미론적 추론를 통해 법적 제약 조건을 데이터 워크플로에 성공적으로 통합하였다.
• 시스템은 변화하는 수사 우선순위에 맞게 유연하게 적응하면서도 법적 및 윤리적 준수를 유지하는 동적이고 준수 가능한 워크플로를 제공한다.
• 연합형 데이터 플랫폼은 데이터 중앙 집중화 없이도 기관 간 보안성 있고 프라이버시를 보존하는 데이터 액세스를 지원한다.
• D2D CRC의 프로젝트에 통합된 사례를 통해 실제 법 집행 환경에서의 실현 가능성과 재사용 가능성을 입증하였다.
• 의미론적 모델링 접근 방식은 거버넌스 규칙을 워크플로에 직접 통합함으로써 자동화된 수사 프로세스에서의 법적 준수 미비 위험을 감소시켰다.
• 표준화된 의미론적 주석과 메타데이터를 통해 이질적인 데이터 소스 간의 상호운용성을 지원한다.