- عنوان کتاب: Safety Assurance under Uncertainties From Software to Cyber-Physical Machine Learning Systems
- نویسنده: Ichiro Hasuo, Fuyuki Ishikawa
- حوزه: تضمین ایمنی, سایبر فیزیک
- سال انتشار: 2025
- تعداد صفحه: 366
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 24.3 مگابایت
تضمین ایمنی سیستمهای نرمافزاری هرگز به اندازه امروز به عنوان یک مشکل برگزیده مطرح نبوده است. متخصصان و محققانی که روی این مشکل کار میکنند، با چالشی منحصر به فرد برای سیستمهای نرمافزاری مدرن روبرو هستند: عدم قطعیتها. اولاً، ماهیت سایبرفیزیکی سیستمهای نرمافزاری مدرن – همانطور که در سیستمهای رانندگی خودکار نشان داده شده است – ایجاب میکند که به عدم قطعیتهای محیطی پرداخته شود و خطرات ناشی از آن کاهش یابد. علاوه بر این، فراوانی اجزای آماری یادگیری ماشینی – واحدهای محاسباتی عددی عظیم برای استدلال آماری مانند شبکههای عصبی عمیق – توضیح، درک، تجزیه و تحلیل یا تأیید سیستمها را دشوار میکند. در مواجهه با چالش این عدم قطعیتهای فیزیکی و آماری، هیچ روش واحدی برای ایمنی و قابلیت اطمینان نرمافزار کافی نیست. تأیید رسمی دقیق نیاز به مدلسازی رسمی از هر جزئیات سیستم هدف دارد که در شرایط عدم قطعیت غیرممکن است. آزمایش نیز از عدم قطعیتها رنج میبرد: به ویژه، مشخص نیست که یک نتیجه آزمایش مشخص تا چه درجهای از تضمین ایمنی را باید نشان دهد. بنابراین، تلاشهای مدرن برای رسیدن به سیستمهای نرمافزاری ایمن باید تکنیکهای رشتههای مختلف – روشهای رسمی، علم نرمافزار، مهندسی نرمافزار، نظریه کنترل، یادگیری ماشین و غیره – را به گونهای که مبتنی بر نمونههای دنیای واقعی و با پشتوانه یک زمینه نظری مشترک باشد، متحد کند. این کتاب اولین کتابی است که مروری جامع بر چنین تلاشهای متحد و بین رشتهای ارائه میدهد. این کتاب که با تکیه بر سیستمهای رانندگی خودکار به عنوان یک نمونه برجسته هدایت میشود، تکنیکهای متنوعی را برای مشخص کردن، مدلسازی، آزمایش، تجزیه و تحلیل و تأیید سیستمهای نرمافزاری مدرن شرح میدهد. این کتاب که حاصل همکاری بین صنعت و تحقیقات دانشگاهی پایه است، هم تکنیکهای تحلیل عملی (که به راحتی برای سیستمهای موجود قابل اجرا هستند) و هم تکنیکهای طراحی بلندمدتتر (که مستلزم طرحهای جدید هستند اما درجه اطمینان بیشتری را به همراه دارند) را پوشش میدهد. این کتاب شامل یازده فصل است که موضوعات و تکنیکهای متنوعی را پوشش میدهد. تنوع آنها نشان دهنده تنوع جنبههای تضمین ایمنی سیستمهای نرمافزاری مدرن است. هر فصل توسط متخصصان حوزه مربوطه نوشته شده است. اگرچه ارتباطات سستی بین فصلها وجود دارد، اما هدف ما این است که هر فصل مستقل باشد و بتوان آن را مستقل از فصلهای دیگر خواند. هدف این کتاب ارائه شهودهای سطح بالا و موارد استفاده از هر تکنیک، به جای جزئیات فنی، و ارائه نکات فراوان برای خوانندگان علاقهمند است.
Safety assurance of software systems has never been as selected a problem as it is today. Practitioners and researchers who work on the problem face a challenge unique to modern software systems: uncertainties. For one, the cyberphysical nature of modern software systems—as exemplified by automated driving systems—mandates environmental uncertainties to be addressed and the resulting hazards to be mitigated. Furthermore, the abundance of statistical machine-learning components—massive numerical computing units for statistical reasoning such as deep neural networks—makes systems hard to explain, understand, analyse, or verify. Facing the challenge of these physical and statistical uncertainties, no single established method for software safety and reliability would suffice. Rigorous formal verification requires formal modelling of every detail of the target system, which is impossible under uncertainties. Testing suffers from uncertainties, too: notably, it is unclear to what degree of safety assurance a given test result should translate. Therefore, modern efforts towards safe software systems must unite techniques from different disciplines—formal methods, software science, software engineering, control theory, machine learning, etc.—in a way driven by real-world examples and supported by a common theoretical ground. This book is the first to provide a comprehensive overview of such united and interdisciplinary efforts. Driven by automated driving systems as a leading example, the book describes diverse techniques to specify, model, test, analyse, and verify modern software systems. Coming out of a collaboration between industry and basic academic research, the book covers both practical analysis techniques (readily applicable to existing systems) and more long-range design techniques (that call for new designs but bring a greater degree of assurance). It consists of eleven chapters covering a variety of topics and techniques. Their diversity reflects the diversity of facets of safety assurance of modern software systems. Each chapter is written by experts of the corresponding field. Although there are loose connections between chapters, our intention is that each chapter is self-contained and can be read independent of others. The book’s exposition aims at giving high-level intuitions and use-cases of each technique, rather than technical details, with plenty of pointers for interested readers.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Safety Assurance under Uncertainties
نظرات کاربران