Development of a programmable description language of assurance cases for automatic synthesis

Research Project

Project/Area Number	23K28066
Project/Area Number (Other)	23H03376 (2023)
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund (2024) Single-year Grants (2023)
Section	一般
Review Section	Basic Section 60050:Software-related
Research Institution	National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
Principal Investigator	山形頼之国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (40415758)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	松野裕日本大学, 理工学部, 教授 (70534220) 西原秀明国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (90443209)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000) Fiscal Year 2025: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000) Fiscal Year 2024: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000) Fiscal Year 2023: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Keywords	アシュアランスケース / ディペンダビリティ / ソフトウェアサプライチェーン / プログラミング言語 / ソフトウェア工学 / セキュリティ
Outline of Research at the Start	システムが意図した通り機能することを示す証拠に基づいた説得力のある議論のことをアシュアランスケースといい、大規模システムの信頼性の保証のために有用であるとされる。しかし、大規模なソフトウェアシステムは多数の開発者からなる異なる部分から構成されており、システム全体のアシュアランスケースを作成することが困難である。本研究では、アシュアランスケースを記述するプログラム可能な言語PGSN（Programmable Goal Structuring Notation）を開発し、大規模なソフトウェアシステムのアシュアランスケースを各部分のアシュアランスケースから自動的に合成する手法を与える。
Outline of Annual Research Achievements	2023年度の当初計画のうち、プログラム可能なアシュアランスケースを実現するため、本研究課題のもっとも重要な部分であるアシュアランスケースの代表的な記述方法であるGoal Structuring Notation (GSN)を拡張したプログラミング言語PGSNを設計した。さらに当初計画にある通りPGSNの実行システムのプロトタイプを実装した。これはPGSNが実現可能な技術であることをしめしている。実用的なシステムの開発とケーススタディを行う上で、プロトタイプの開発は不可欠である。また単なる設計と実装だけでは手法の妥当性は示せない。そこで、当初計画の２年次に予定されていた理論的検討を前倒しし、PGSNを実行した結果がかならず妥当なGSN記法を出力すること・実行結果がPGSNの実装の詳細によらず与えられた定義のみにより決定されることを理論的に示した。同様に２年次に予定されていたグラフィカルエディタとの統合の一部を前倒しし、PGSNの出力結果が容易に理解できるよう、アシュアランスケースのWebベースの開発ツールDCase　Communicater上で表示可能とした。成果のうち、PGSNの設計およびその理論的検討結果はソフトウェアエンジニアリングシンポジウム（SES2023)にて発表を行なった（アシュアランスキャリングコードを実現するためのプログラマブルなGSN（PGSN）の提案, 山田翔太, 山形頼之, 松野裕, 西原秀明）。プロトタイプ実装はhttps://github.com/yoriyuki-aist/PGSNにて公開している。これらの活動により成果の普及に努めている。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 当初計画のうちPGSNの図示言語およびテキストベース言語を開発し、両者の関係を厳密に示した。結果についてはソフトウェアエンジニアリングシンポジウム（SES2023)において公表した。またPGSNのプロトタイプ実装を行なった。加えて2年目に実施する予定であったPGSNの妥当性の理論的検討（PGSNがかならず正しいGSNを出力すること）を行い、またPGSNの出力を研究分担者が開発しているグラフィカルなGSNエディタに取り込み可能とすることで、グラフィカルエディタとの統合を部分的に達成した。一方、当初計画では本年度中にモジュールやオブジェクトを含むようPGSNを拡張する予定であったが、PGSNの理論的検討を優先したため実施することができなかった。このように当初計画の一部が達成できなかったものの、2年目に計画されていた課題の一部を達成したため、研究は概ね順調に進捗していると言える。
Strategy for Future Research Activity	2024年度はPGSNをモジュール等を含むよう拡張し、複雑なシステムに容易に適用可能とする。また拡張されたPGSNの実行ソフトウェアを実装する。当初の計画ではケーススタディは3年目に行う予定であったが、PGSNの柔軟性が明らかになったため、大規模なケーススタディを目指し対象の選定など準備作業を開始する。またテキスト形式のPGSNにおいて想定よりも高度な機能が実現可能であることが判明したが、このような高度な機能をグラフィカルエディタにより実現することは困難と判断している。したがって、PGSNのグラフィカルエディタは当初計画で想定していたPGSNの完全なエディタではなく、PGSNの基礎的な部分にたいするものとして実現する。2023・2024年度の研究成果を国際的な学会等で発表する。 2025年度はケーススタディを中心に研究を実施する。ケーススタディの対象は現在開発中のPGSNの能力および2024年における予備的調査により決定する。ケーススタディの成果を2025年度中に国際的な学会等で発表することを目指す。それに加えてPGSNの仕様を文書化し今後の普及活動に備える。また、可能であればPythonなどの開発システムへの統合を行いたい。