Senaryo Tabanlı Yöntemlerle OSINT Yazılım Mimarilerinin Tasarlanması, Analizi ve Değerlendirilmesi: QAW, ADD ve ATAM Yaklaşımı

Abstract

Bu makalede, Açık Kaynak İstihbaratı (OSINT) sistemleri için özel olarak tasarlanmış, geniş hacimli ve dinamik açık kaynak verilerinin yönetiminden kaynaklanan performans, ölçeklenebilirlik ve güvenlik sorunlarını ele alan yenilikçi bir yazılım mimarisi önerilmektedir. Kalite Niteliği Atölyesi (QAW), Nitelik Odaklı Tasarım (ADD) ve Mimari Takas Analizi Metodu (ATAM) gibi sistem merkezli metodolojilerden yararlanarak, mimari sürücüler sistematik olarak belirlenmiş ve optimize edilmiş OSINT mimarisi içerisine entegre edilmiştir. Bu mimarinin en önemli yeniliği, yapılandırılmamış metin verilerinin etkili biçimde işlenmesi ve analiz edilmesi amacıyla Veri Analizi katmanına kurum içi Büyük Dil Modeli (LLM) entegrasyonu ve Geri Getirme Destekli Üretim (RAG) mimari modelinin kullanımıdır. Mimari, dağıtılmış çoklu süreç veri toplama sistemleri ile ölçeklenebilirliğe, dijital izleri minimize eden güçlü güvenlik protokollerine ve gelişmiş anlamsal bilgi geri getirme ve analiz yöntemlerine odaklanmaktadır. Çoklu iş parçacığı ve çoklu süreç ortamlarında yürütülen deneysel değerlendirmeler, önerilen sistemin üstün ölçeklenebilirlik, yüksek kullanılabilirlik ve hata toleransı sunduğunu ortaya koymaktadır. Bu sonuçlar, dağıtılmış işlem yapılarının sıkı erişim kontrolleri ve kurum içi veri analiz çözümleri ile birleştirilmesinin operasyonel performans ve güvenliği önemli ölçüde arttırdığı hipotezini doğrulamaktadır. Bu çalışma, OSINT mimarilerinin tasarım ve uygulamasına yönelik ayrıntılı kavramsal ve pratik bilgiler sunarak literatürde mevcut olan önemli boşlukları doldurmakta ve siber güvenlik, istihbarat operasyonları ve iş zekası sektörlerinde uygulanabilir kapsamlı bir çerçeve sunmaktadır.

This paper proposes a novel software architecture designed specifically for Open-Source Intelligence (OSINT) systems, addressing critical challenges in performance, scalability, and security that arise from handling large volumes of diverse and dynamic open-source data. Leveraging established system-centric methodologies including the Quality Attribute Workshop (QAW), Attribute-Driven Design (ADD), and Architecture Trade-off Analysis Method (ATAM), this study systematically identifies and addresses architectural drivers, integrating them into an optimized OSINT architecture. A significant innovation of this architecture is the integration of an on-premise Large Language Model (LLM) within the data analysis layer, employing the Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectural pattern to effectively process and analyse unstructured textual data. The architecture emphasizes scalability through distributed multi-process data acquisition systems, robust security protocols minimizing digital footprints, and advanced methods for semantic information retrieval and analysis. Empirical evaluations conducted through rigorous experiments involving multi-threaded and multi-process environments demonstrate the superior scalability, high availability, and fault tolerance of the proposed system. These results validate the hypothesis that distributed processing, combined with stringent access controls and on-premise data analysis solutions, substantially enhances operational performance and security. This research fills significant gaps in the existing literature by offering detailed conceptual and practical insights into the design and implementation of system-centric OSINT architectures, presenting a comprehensive framework applicable to cybersecurity, intelligence operations, and business intelligence sectors.