Automated architectural component classification using concept lattices

While the use of components grows in software development, building effective component directories becomes a critical issue as architects need help to search components in repositories. During the life-cycle of component-based software, several tasks, such as construction from scratch or component substitution, would benefit from an efficient component classification and retrieval. In this paper, we analyze how we can build a classification of components using their technical description (i.e. functions and interfaces) in order to help automatic as well as manual composition and substitution. The approach is implemented in the CoCoLa prototype, which is dedicated to Fractal component directory management and validated through a case study.Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzad

Architectural Data Flow Analysis for Detecting Violations of Confidentiality Requirements

Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz zur systematischen Berücksichtigung von Vertraulichkeitsanforderungen in Softwarearchitekturen mittels Abbildung und Analyse von Datenflüssen. Die Stärkung von Datenschutzregularien, wie bspw. durch die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), und die Reaktionen der Bevölkerung auf Datenskandale, wie bspw. den Skandal um Cambridge Analytica, haben gezeigt, dass die Wahrung von Vertraulichkeit für Organisationen von essentieller Bedeutung ist. Um Vertraulichkeit zu wahren, muss diese während des gesamten Softwareentwicklungsprozesses berücksichtigt werden. Frühe Entwicklungsphasen benötigen hier insbesondere große Beachtung, weil ein beträchtlicher Anteil an späteren Problemen auf Fehler in diesen frühen Entwicklungsphasen zurückzuführen ist. Hinzu kommt, dass der Aufwand zum Beseitigen von Fehlern aus der Softwarearchitektur in späteren Entwicklungsphasen überproportional steigt. Um Verletzungen von Vertraulichkeitsanforderungen zu erkennen, werden in früheren Entwicklungsphasen häufig datenorientierte Dokumentationen der Softwaresysteme verwendet. Dies kommt daher, dass die Untersuchung einer solchen Verletzung häufig erfordert, Datenflüssen zu folgen. Datenflussdiagramme (DFDs) werden gerne genutzt, um Sicherheit im Allgemeinen und Vertraulichkeit im Speziellen zu untersuchen. Allerdings sind reine DFDs noch nicht ausreichend, um darauf aufbauende Analysen zu formalisieren und zu automatisieren. Stattdessen müssen DFDs oder auch andere Architekturbeschreibungssprachen (ADLs) erweitert werden, um die zur Untersuchung von Vertraulichkeit notwendigen Informationen repräsentieren zu können. Solche Erweiterungen unterstützen häufig nur Vertraulichkeitsanforderungen für genau einen Vertraulichkeitsmechanismus wie etwa Zugriffskontrolle. Eine Kombination von Mechanismen unterstützen solche auf einen einzigen Zweck fokussierten Erweiterungen nicht, was deren Ausdrucksmächtigkeit einschränkt. Möchte ein Softwarearchitekt oder eine Softwarearchitektin den eingesetzten Vertraulichkeitsmechanismus wechseln, muss er oder sie auch die ADL wechseln, was mit hohem Aufwand für das erneute Modellieren der Softwarearchitektur einhergeht. Darüber hinaus bieten viele Analyseansätze keine Integration in bestehende ADLs und Entwicklungsprozesse. Ein systematischer Einsatz eines solchen Ansatzes wird dadurch deutlich erschwert. Existierende, datenorientierte Ansätze bauen entweder stark auf manuelle Aktivitäten und hohe Expertise oder unterstützen nicht die gleichzeitige Repräsentation von Zugriffs- und Informationsflusskontrolle, sowie Verschlüsselung im selben Artefakt zur Architekturspezifikation. Weil die genannten Vertraulichkeitsmechanismen am verbreitetsten sind, ist es wahrscheinlich, dass Softwarearchitekten und Softwarearchitektinnen an der Nutzung all dieser Mechanismen interessiert sind. Die erwähnten, manuellen Tätigkeiten umfassen u.a. die Identifikation von Verletzungen mittels Inspektionen und das Nachverfolgen von Daten durch das System. Beide Tätigkeiten benötigen ein beträchtliches Maß an Erfahrung im Bereich Vertraulichkeit. Wir adressieren in dieser Arbeit die zuvor genannten Probleme mittels vier Beiträgen: Zuerst präsentieren wir eine Erweiterung der DFD-Syntax, durch die die zur Untersuchung von Zugriffs- und Informationsflusskontrolle, sowie Verschlüsselung notwendigen Informationen mittels Eigenschaften und Verhaltensbeschreibungen innerhalb des selben Artefakts zur Architekturspezifikation ausgedrückt werden können. Zweitens stellen wir eine Semantik dieser erweiterten DFD-Syntax vor, die das Verhalten von DFDs über die Ausbreitung von Attributen (engl.: label propagation) formalisiert und damit eine automatisierte Rückverfolgung von Daten ermöglicht. Drittens präsentieren wir Analysedefinitionen, die basierend auf der DFD-Syntax und -Semantik Verletzungen von Vertraulichkeitsanforderungen identifizieren kann. Die unterstützten Vertraulichkeitsanforderungen decken die wichtigsten Varianten von Zugriffs- und Informationsflusskontrolle, sowie Verschlüsselung ab. Viertens stellen wir einen Leitfaden zur Integration des Rahmenwerks für datenorientierte Analysen in bestehende ADLs und deren zugehörige Entwicklungsprozesse vor. Das Rahmenwerk besteht aus den vorherigen drei Beiträgen. Die Validierung der Ausdrucksmächtigkeit, der Ergebnisqualität und des Modellierungsaufwands unserer Beiträge erfolgt fallstudienbasiert auf siebzehn Fallstudiensystemen. Die Fallstudiensysteme stammen größtenteils aus verwandten Arbeiten und decken fünf Arten von Zugriffskontrollanforderungen, vier Arten von Informationsflussanforderungen, zwei Arten von Verschlüsselung und Anforderungen einer Kombination beider Vertraulichkeitsmechanismen ab. Wir haben die Ausdrucksmächtigkeit der DFD-Syntax, sowie der mittels des Integrationsleitfadens erstellten ADLs validiert und konnten alle außer ein Fallstudiensystem repräsentieren. Wir konnten außerdem die Vertraulichkeitsanforderungen von sechzehn Fallstudiensystemen mittels unserer Analysedefinitionen repräsentieren. Die DFD-basierten, sowie die ADL-basierten Analysen lieferten die erwarteten Ergebnisse, was eine hohe Ergebnisqualität bedeutet. Den Modellierungsaufwand in den erweiterten ADLs validierten wir sowohl für das Hinzufügen, als auch das Wechseln eines Vertraulichkeitsmechanismus bei einer bestehenden Softwarearchitektur. In beiden Validierungen konnten wir zeigen, dass die ADL-Integrationen Modellierungsaufwand einsparen, indem beträchtliche Teile bestehender Softwarearchitekturen wiederverwendet werden können. Von unseren Beiträgen profitieren Softwarearchitekten durch gesteigerte Flexibilität bei der Auswahl von Vertraulichkeitsmechanismen, sowie beim Wechsel zwischen diesen Mechanismen. Die frühe Identifikation von Vertraulichkeitsverletzungen verringert darüber hinaus den Aufwand zum Beheben der zugrundeliegenden Probleme

Architectural Data Flow Analysis for Detecting Violations of Confidentiality Requirements

Software vendors must consider confidentiality especially while creating software architectures because decisions made here are hard to change later. Our approach represents and analyzes data flows in software architectures. Systems specify data flows and confidentiality requirements specify limitations of data flows. Software architects use detected violations of these limitations to improve the system. We demonstrate how to integrate our approach into existing development processes

Structural Material Property Tailoring Using Deep Neural Networks

Advances in robotics, artificial intelligence, and machine learning are ushering in a new age of automation, as machines match or outperform human performance. Machine intelligence can enable businesses to improve performance by reducing errors, improving sensitivity, quality and speed, and in some cases achieving outcomes that go beyond current resource capabilities. Relevant applications include new product architecture design, rapid material characterization, and life-cycle management tied with a digital strategy that will enable efficient development of products from cradle to grave. In addition, there are also challenges to overcome that must be addressed through a major, sustained research effort that is based solidly on both inferential and computational principles applied to design tailoring of functionally optimized structures. Current applications of structural materials in the aerospace industry demand the highest quality control of material microstructure, especially for advanced rotational turbomachinery in aircraft engines in order to have the best tailored material property. In this paper, deep convolutional neural networks were developed to accurately predict processing-structure-property relations from materials microstructures images, surpassing current best practices and modeling efforts. The models automatically learn critical features, without the need for manual specification and/or subjective and expensive image analysis. Further, in combination with generative deep learning models, a framework is proposed to enable rapid material design space exploration and property identification and optimization. The implementation must take account of real-time decision cycles and the trade-offs between speed and accuracy

Architectural Data Flow Analysis for Detecting Violations of Confidentiality Requirements

Software vendors must consider confidentiality especially while creating software architectures because decisions made here are hard to change later. Our approach represents and analyzes data flows in software architectures. Systems specify data flows and confidentiality requirements specify limitations of data flows. Software architects use detected violations of these limitations to improve the system. We demonstrate how to integrate our approach into existing development processes