[논문 리뷰] Architectural Tactics for Big Data Cybersecurity Analytic Systems: A Review

Faheem Ullah, Muhammad Ali Babar|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 09.

Network Security and Intrusion Detection참고 문헌 72인용 수 8

한 줄 요약

이 체계적 문헌 고찰은 빅데이터 사이버보안 분석 시스템에 핵심적인 영향을 미치는 12개의 주요 품질 특성과 17개의 아키텍처 전략(예: 데이터 파artitioning, 이면 탐지, 장애 내성 등)을 규명한다. 연구는 상호운용성, 개인정보 보호, 적응 가능성에 대한 아키텍처적 지원 부족을 드러내며, 전략 간 상충 관계를 해결하기 위해 실증적 검증과 산학 협력의 필요성을 제기한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 빅데이터 사이버보안 분석 시스템에서 아키텍처 관점에서 가장 자주 보고된 품질 특성을 규명하고 분석하기 위해.
• 문헌에서 이러한 품질 특성을 다루기 위해 사용된 아키텍처 전략을 분류하고 체계화하기 위해.
• 개인정보 보호, 상호운용성, 수정 가능성과 같은 핵심 특성에 대한 아키텍처적 지원 부족을 부각하기 위해.
• 아키텍처 전략의 실증적 검증과 전략 간 상충 관계 및 의존성에 대한 향후 연구 필요성을 제기하기 위해.
• 빅데이터 사이버보안 분석 분야의 발전을 위해 학계와 산업 간 더 강력한 협력 체제를 조성하기 위해.

제안 방법

• 정의된 포함 및 배제 기준을 사용하여 문헌에서 74개의 주요 연구를 선별한 체계적 문헌 고찰(SLR)을 수행하였다.
• 선별된 연구에서 보고된 품질 특성과 아키텍처 전략을 주제 코드화 및 분류 방법을 통해 추출하고 분석하였다.
• 식별된 아키텍처 전략을 성능, 정확도, 확장성, 신뢰성, 보안/이용성의 다섯 가지 범주로 분류하였다.
• 각 품질 특성과 전략의 빈도 및 정당성을 평가하여 시스템 설계에서의 중요성을 판단하였다.
• 반복적인 패턴, 격차, 연구 기회를 식별하기 위해 체계적인 통합 접근법을 사용하였다.
• 시스템 아키텍트와 연구자들이 활용할 수 있는 실행 가능한 통찰을 제공하기 위해 발견 내용을 액션 가능한 통찰으로 분류하였으며, 핵심 품질 특성에서의 충족되지 않은 수요에 초점을 맞추었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 빅데이터 사이버보안 분석 시스템에서 가장 자주 보고되는 품질 특성들은 무엇이며, 왜 핵심적이라고 여겨지는가?
• RQ2 이러한 품질 특성을 다루기 위해 일반적으로 사용되는 아키텍처 전략은 무엇이며, 어떻게 분류되는가?
• RQ3 기존 시스템의 아키텍처 결정에서 개인정보 보호, 상호운용성, 적응 가능성과 같은 핵심 품질 특성은 어느 정도 지원되는가?
• RQ4 품질 특성에 대한 아키텍처적 지원 부족은 무엇이며, 시스템 설계에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 빅데이터 사이버보안 분석 시스템 개발 분야에서 학계와 산업 간 주요 연구 및 협력 격차는 무엇인가?

주요 결과

• 성능, 정확도, 확장성, 신뢰성, 보안 등 12개의 주요 품질 특성이 가장 자주 보고된 것으로 규명되었다.
• 성능 전략 6개, 정확도 전략 4개, 확장성 전략 2개, 신뢰성 전략 3개, 보안 및 사용성 전략 각 1개로 구성된 총 17개의 아키텍처 전략이 체계화되었다.
• 중요한 특성임에도 불구하고, 상호운용성, 수정 가능성, 적응 가능성, 일반성, 은폐성, 개인정보 보장은 문헌에서 명시적인 아키텍처적 지원을 받지 못하고 있다.
• 식별된 아키텍처 전략의 실제 영향을 평가하는 실증 연구가 현저히 부족하다.
• 통합적인 시스템 설계를 안내하기 위해 아키텍처 전략 간 상충 관계와 의존성을 탐색할 필요가 큰 연구가 필요하다.
• 학계와 산업 간 협력 부족이 일반적으로 관찰되었으며, 이는 빅데이터 사이버보안 분석 시스템의 실질적 발전을 저해하고 있다.