Self-adaptive systems are able to change their behaviour at run-time in response to changes. Self-adaptation is an important strategy for managing uncertainty that is present during the design of modern systems, such as autonomous vehicles. However, assuring the safety of self-adaptive systems remains a challenge, particularly when the adaptations have an impact on safety-critical functions. The field of safety engineering has established practices for analyzing the safety of systems. System Theoretic Process and Analysis (STPA) is a hazard analysis method that is well-suited for self-adaptive systems. This paper describes a design-time extension of STPA for self-adaptive systems. Then, it derives a reference model and analysis obligations to support the STPA activities. The method is applied to three self-adaptive systems described in the literature. The results demonstrate that STPA, when used in the manner described, is an applicable hazard analysis method for safety-critical self-adaptive systems.


翻译:自适应系统能够在运行时根据变化改变其行为。自适应性是管理现代系统(例如自动驾驶汽车)中存在的不确定性的重要策略。然而,确保自适应系统的安全性仍然是一个挑战,特别是当适应会对关键安全功能产生影响时。安全工程领域已经建立了分析系统安全性的实践。系统过程论分析 (STPA) 是一种适用于自适应系统的危险分析方法。本文描述了一个用于自适应系统的 STPA 的设计时扩展。然后,它推导出一个参考模型和分析义务来支持 STPA 活动。该方法应用于文献中描述的三个自适应系统。结果表明,使用 STPA 的方式是一种适用于关键安全性自适应系统的危险分析方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

自适应系统,在AI中,多指富有变化的系统,能随着环境的改变而进行自适应改变,一般这样的系统多采取自适应机器学习方法。
【2023新书】使用Python进行统计和数据可视化,554页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2023年1月29日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
缺失数据统计分析,第三版,462页pdf
专知
44+阅读 · 2020年2月28日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
自然语言处理 (NLP)资源大全
机械鸡
35+阅读 · 2017年9月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
VIP会员
相关VIP内容
【2023新书】使用Python进行统计和数据可视化,554页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2023年1月29日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
缺失数据统计分析,第三版,462页pdf
专知
44+阅读 · 2020年2月28日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
自然语言处理 (NLP)资源大全
机械鸡
35+阅读 · 2017年9月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员