Domain-specific Language for Data-driven Design Time Analyses and Result Mappings for Logic Programs

In der vernetzten Welt von Heute ist der Austausch von Daten für viele Anwendungen unerlässlich. Mit der zunehmenden Vernetzung und dem wachsenden Datenaufkommen wird die Gewährleistung von Sicherheit, Datenschutz und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben immer wichtiger. Um diesen Anforderungen frühzeitig gerecht zu werden, können Datenflussanalysen zur Entwurfszeit eingesetzt werden. Durch explizite Modellierung der Daten und ihrer Eigenschaften kann das Architekturmodell automatisch gegen Datenflussbeschränkungen getestet werden. Diese Verifikationsansätze transformieren die modellierte Architektur in ihnen zugrunde liegende Formalismen wie z.B. ... mehrlogische Programme. Um die
Aussagekraft der Beschränkungen zu erhöhen, müssen diese oft ebenfalls unter Nutzung des Formalismus ausgedrückt werden. Dies erfordert von den Architekten Kenntnisse über den Formalismus, die transformierte Architektur und die Verifikationsumgebung.
Unser Ziel ist es, die Lücke zwischen der architektonischen Domäne und dem zugrundeliegenden Formalismus zu schließen, die bei der Formulierung von Datenflussbeschränkungen auftritt. Wir schlagen eine domänenspezifische Sprache (DSL) vor, die es Architekten ermöglicht, Einschränkungen bereits während der Definition der Architektur festzulegen. Durch die Verwendung der selben Terminologie, die auch zur Modellierung der Architektur eingesetzt wird, können individualisierte Beschränkungen ohne Kenntnisse des Überprüfungsprozesses formuliert werden. Zusätzlich stellen wir eine Abbildung der in unserer DSL formulierten Einschränkungen von der Architekturdomäne in den Formalismus vor. Analyseergebnisse werden in die Architekturdomäne zurück abgebildet, um deren Interpretation zu erleichtern.
Die DSL basiert auf der Sammlung und Generalisierung bestehender Einschränkungen aus realen Fallstudien. Wir bewerten die Aussagekraft, Nutzbarkeit und Kompaktheit der DSL für Datenflussbeschränkungen unterschiedlicher Größe. Ungefähr 75% der untersuchten Beschränkungen können mit der ersten Version unserer DSL ausgedrückt werden, wobei bis zu 10-mal weniger Quelltext benötigt wird. Neben den Grundlagen der Datenflussmodellierung und Wissen über die Modellierungsumgebung sind keine weiteren Kenntnisse über den Transformations- oder Verifikationsmechanismus erforderlich. Zusätzlich untersuchen wir die Äquivalenz der Analyseergebnisse von Beschränkungen, die in unserer DSL formuliert wurden mit Beschränkungen, welche direkt unter Nutzung des Formalismus ausgedrückt wurden. In unseren Tests erreichen Beschränkungen, welche mit Hilfe unserer DSL formuliert wurden, eine 100%ige Ausbeute bei einer Präzision von 90%.

In today’s connected world, exchanging data is essential to many business applications. With the increase in connectedness and the growing volume of data, ensuring security, privacy and conformance to legal restrictions becomes increasingly critical. In order to cope with these requirements early, design time data flow analyses have been proposed. By explicitly modeling data and their characteristics, the architectural model can be automatically tested against formulated data flow constraints. These verification approaches transform the modeled architecture into underlying formalisms such as logic programs. ... mehrIn order to enhance the expressiveness of constraints, they often have to be formulated in the underlying formalism as well. This requires architects to know about the formalism, the transformed architecture and the verification environment.
We aim to bridge the gap between the architectural domain and the underlying formalism which occurs in constraint formulation. We propose a domain-specific language (DSL) which enables architects to define constraints while defining the architecture. By utilizing the terminology which is used to model the architecture, individualized constraints can be formulated without knowledge on the verification process. We provide a mapping of constraints formulated in our DSL from the architectural domain to the underlying formalism. Analysis results are mapped back into the architectural domain to ease their interpretation.
The DSL is based on the generalization of existing constraints from real-world case studies. We evaluate the DSL’s expressiveness, usability and space efficiency for different sized data flow restrictions. Approximately 75% of examined constraints can be expressed using the first version of our DSL while requiring up to 10 times less code. Besides the basics of data flow modeling and the modeling environment, no further knowledge on the transformation and verification mechanism is required. Additionally, we investigate the equivalence of analysis results of transformed constraints defined in our DSL with constraints formulated in the underlying formalism. In our tests, the transformed constraints achieve 100% recall while maintaining 90% precision.