Extending Attack-Fault Trees with Runtime Verification
自治系统通常很复杂，容易出现软件故障和网络攻击。我们介绍RVAFT，攻击故障树（AFT）与运行时事件，可用于构建运行时监视器的扩展。这些监视器能够检测何时发生故障，故障可能由攻击或故障引起。所监测的安全和安保属性又来源于RVAFT的分层分解。我们的方法不仅提供了进一步使用的AFT，但也改善了过程中经常需要在运行时验证的仪器。我们解释的原则，并提供了一个简单的案例研究，演示如何RVAFT可以在实践中使用。通过这种方式，我们还能够评估故障和攻击的检测，以及评估监视器的计算开销。
2022-09-28 cs.SE
Model-Based Reliability and Safety: Reducing the Complexity of Safety Analyses Using Component Fault Trees
任务或安全关键软件系统在嵌入式系统的许多应用领域中的重要性不断增长，因此可靠性和安全性分析的工作量和复杂性也在不断增加。模型驱动的开发是目前应对日益增长的开发复杂性的主要方法之一。将类似的概念应用于可靠性、可用性、可维护性和安全性（RAMS）分析活动是一种很有前途的方法，可以将模型驱动开发的优点扩展到安全工程活动中，旨在降低开发成本，提高产品质量和缩短产品上市时间。然而，许多基于模型的安全性或可靠性工程方法旨在降低分析的复杂性，但应用或案例研究很少。因此，我们在这里提出了一个大规模的工业案例研究，显示了组件故障树的应用程序的好处，当涉及到复杂的安全机制。我们比较了组件故障树与经典故障树的建模方法，并总结了这两种建模方法的优点和缺点。
2021-05-31 cs.SE
BFL: a Logic to Reason about Fault Trees
本文提出布尔故障树逻辑（BFL）及其基于二元决策图的模型检查算法，填补了故障树缺乏系统化分析查询方法的空白，并通过COVID19相关案例验证其有效性。
2024-06-01 cs.SE
ALFRED: a methodology to enable component fault trees for layered architectures
在安全关键系统的早期开发阶段，识别安全方面的缺点或不安全性也很重要。在工业中，开发工件（如组件或单元）通常从现有工件中重用，以节省时间和成本。当开发工件被重用时，它们现有的安全分析模型是新系统早期安全评估的重要输入，因为它们已经提供了有效的模型。组件故障树支持这样的重用策略的组合水平的方法。但目前的发展战略不仅横向划分系统，通过将不同的功能封装到单独的组件和组件的层次结构中，而且垂直地封装到软件和硬件架构层中。目前的安全分析方法，如组件故障树，不支持这样的垂直层。因此，我们在这里提出了一种方法，能够划分成不同层次的系统架构的安全分析模型。我们使用所谓的架构层故障诊断来启用架构的不同层上的组件故障树。然后，这些依赖关系用于为整个系统和所有不同的架构层生成安全证据。一个案例研究适用于硬件和软件层的方法。
2021-06-02 cs.SE
ArChes -- Automatic generation of component fault trees from continuous function charts
嵌入式系统中软件的规模和复杂性的不断增长对嵌入式控制系统的安全评估提出了新的挑战。在工业实践中，在对系统进行安全性分析时，控制软件大多被当作黑箱来处理。为了提高安全分析的准确性，软件故障传播的适当表示是一个迫切的需要。然而，它也大大增加了创建和维护安全分析模型（如故障树）的工作量。在这项工作中，我们提出了一种方法来自动生成组件故障树从连续功能图。该方法旨在生成详细软件规格说明的故障传播模型。因此，可以将控制软件纳入安全性分析中，而无需额外的手动工作来构建软件的安全性分析模型。此外，在早期系统规范阶段创建的安全分析可以通过将其与详细规范阶段自动生成的安全分析进行比较来验证。
2021-05-31 cs.SE
Verification of Component Fault Trees Using Error Effect Simulations
安全相关系统的日益复杂性导致安全保证的努力日益增加。因此，在保证安全运行的同时，降低开发成本和缩短上市时间是一项重大挑战。为了使有效的安全评估复杂的架构，我们提出了一种方法，它结合了演绎安全分析，在组件故障树（CFTs）的形式，与错误效应模拟（EES）的健全检查。这种组合减少了两种分析的缺点，例如在CFTs中主观的故障传播假设或EES相关故障场景的确定。CFT和EES均提供模块化、可重复使用和组合安全分析，并适用于整个设计过程。它们支持持续的模型改进和重复使用已进行的安全分析和仿真模型。因此，可以在早期设计阶段识别违反安全目标的行为，并且重新使用进行的安全分析可以减少安全评估的开销。
2021-06-07 cs.SE
Variable-Based Fault Localization via Enhanced Decision Tree
故障定位是一个长期存在的研究课题，其目的是定位缺陷修复的根本原因。虽然在过去的几十年里已经提出了许多方法，大多数现有的研究工作在粗粒度的语句或方法的水平非常有限的见解如何修复错误（粒度问题），但很少有研究针对细粒度的故障定位。本文针对粒度问题，提出了一种新的更细粒度的变级别故障定位技术。具体而言，我们设计了一个程序依赖增强的决策树模型，以提高识别故障相关的变量，通过区分失败和通过测试用例的变量值的基础上。为了评估我们的方法的有效性，我们在一个名为VARDT的工具中实现了它，并对Defects 4J基准进行了广泛的研究。结果表明，VARDT优于国家的最先进的故障定位方法，至少有247.8%的改善方面的错误位于Top-1，平均改善330.5%。此外，为了研究我们的细粒度故障定位结果是否可以进一步提高下游APR技术的有效性，我们将VARDT应用于补丁滤波，其中VARDT通过过滤26.0%以上的不正确补丁而优于最先进的PATCH-SIM。实验结果证明了该方法的有效性，同时也为改进程序自动修复技术提供了一种新的思路。
2022-11-21 cs.SE
Ontology-Grounded Capability Interaction Graphs: From Knowledge Graphs to Fault Trees
University of Twente（特温特大学）
提出基于统一基础本体（UFO）的能力交互图（CIG），以知识图谱形式表示CPS架构，并自动合成故障树，用于分析故障传播路径和最小割集。
2026-06-23 cs.SE
Model-Based Generation of Attack-Fault Trees
本文提出一种基于模型的攻击-故障树生成工具链，通过结合手动构建或从漏洞数据库挖掘的部分故障树与攻击树，并利用图转换规则自动合成完整攻击-故障树，以支持信息物理系统的安全与安保联合分析。
2023-09-18 cs.CR cs.FL cs.SE
Towards Formal Fault Tree Analysis using Theorem Proving
National University of Sciences and Technology (NUST)（国立科技大学）
故障树分析（FTA）是一种可靠性分析技术，已被广泛用于预测许多复杂工程系统的可靠性、可用性和安全性。传统上，这些基于FTA的分析是使用纸笔证明方法或计算机模拟完成的，由于其固有的局限性，这些方法不能确定绝对正确性。作为一种补充方法，我们建议使用高阶逻辑定理证明器HOL 4进行基于FTA的安全关键系统的故障分析的准确性是一个迫切需要的分析。特别是，本文提出了一个高阶逻辑形式化的通用故障树门，即，与、或、与非、或非、异或和非的失效概率表达式的形式化验证。此外，我们已经正式验证了通用的概率包含-排除原则，这是进行任何给定系统的基于FTA的故障分析的最重要的要求之一。为了说明的目的，我们进行基于FTA的故障分析的太阳能电池阵，这是用来作为东方红3号（DFH-3）卫星的主要电源。
2015-05-08 cs.AI cs.LO cs.SE
The xSAP Safety Analysis Platform
本文介绍了xSAP安全分析平台。xSAP为有限和无限状态同步转换系统提供了几个基于模型的安全分析功能。特别是，它支持基于库的故障模式定义，自动模型扩展功能，生成安全分析工件，如动态故障树（DFT）和故障模式与影响分析（FMEA）表。此外，它还支持故障树的概率评估，使用定时故障传播图（TFPG）进行故障传播分析，以及常见原因分析（CCA）。xSAP已在多个工业项目中用作验证后端，目前正在FBK和波音公司的联合研发项目中进行评估。
2015-04-29 cs.SE
The Multi-Agent Fault Localization System Based on Monte Carlo Tree Search Approach
针对微服务场景下LLM根因分析存在幻觉、上下文窗口不足的问题，提出基于蒙特卡洛树搜索和知识库奖励的多智能体系统KnowledgeMind，大幅降低上下文需求并提升定位准确率。
2025-07-30 cs.SE
Proof of Compositionality of CFT Correctness
在文章组件故障树的组合性中，我们讨论了组件故障树正确性的组合性。在本技术报告中，我们给出了上述出版物的中心定理的形式证明。
2019-07-23 cs.LO cs.SE
Failure Mechanism Traceability and Application in Human System Interface of Nuclear Power Plants using RESHA
近年来，已经做出了相当大的努力，用数字仪器和控制系统使现有的和新的核电站现代化。然而，行业和监管机构对这些系统的风险和后果分析也相当关注。值得关注的是数字共因故障，特别是由于软件缺陷。软件的这些故障可能发生在系统的控制和监视中。虽然已经提出了许多方法来识别软件故障模式，如系统理论过程分析，数字系统的危害和后果分析等，这些方法主要集中在系统的控制动作路径上。相比之下，信息反馈路径缺乏不安全控制动作，这些动作通常与软件基本事件相关;因此，此类系统中软件基本事件的评估不清楚。在这项工作中，我们提出的想法，中间处理器和不安全的信息流（UIF），以帮助安全分析师跟踪故障机制的反馈途径，以及如何将它们集成到一个故障树，以提高评估能力。提出的概念证明了两个全面的案例研究，一个智能传感器集成平台的无人驾驶自动驾驶汽车和另一个代表性的先进的人类系统接口的安全关键工厂监控。定性的软件基本事件的识别，并进行故障树分析的基础上，一个改进的Redundancy引导系统理论的危险分析方法。案例研究表明，使用UIF和中间处理器的故障树，以提高高度复杂的数字仪表反馈的软件故障的可追溯性。改进后的方法阐明了当系统中存在多个部件依赖时故障树的构造。
2022-05-24 cs.SE
Reasoning with failures
安全仪表系统（SIS）保护重大危险设施，如发电厂，防止灾难性事故。SIS由硬件部件和控制器软件--"程序“组成。目前的SIS安全分析包括故障树的构建，总结组件的潜在故障以及它们如何在SIS中出现。识别故障的练习通常依赖于安全工程师的经验。不幸的是，程序部分往往过于复杂，无法以这种“手工”方式进行分析，因此无法准确捕捉它对最终安全分析的影响。在本文中，我们演示了如何故障和故障模式的正式模型可以用来分析SIS程序的影响。我们概述了\emph{Failure Mode Reasoning}的基本概念及其在安全分析中的应用，并通过一个实际例子说明了这些想法。
2020-07-20 cs.SE
Finding faults: A scoping study of fault diagnostics for Industrial Cyber-Physical Systems
内容：随着工业网络物理系统（ICPS）变得更加互联和广泛分布，通常在安全关键环境中运行，我们需要创新的方法来检测和诊断其中发生的故障。目的：我们的轮廓故障识别和诊断技术在航空航天，汽车和工业控制领域。通过研究理论演示以及生产环境中的案例研究，我们提出了目前采用的方法的概况，并确定差距。方法学：一个范围的研究被用来识别和比较故障检测和诊断方法，在目前的文献。结果如下：从2004年到2019年发表的127篇论文中进行的故障识别和分析研究揭示了各种各样的有前途的技术，包括新兴技术和正在使用的技术。从传统的基于物理的模型到数据驱动的人工智能（AI）和基于知识的方法。预测诊断或故障诊断在所有部门都有突出的特点，同时讨论了包括故障树，Petri网和马尔可夫方法在内的技术。我们还介绍了一些已经达到最高技术准备水平的技术，展示了这些方法如何在实验室之外的现实环境中应用。结论：我们的研究结果表明，基于模型和数据驱动的人工智能技术在所有领域的持续广泛使用，特别是当它们在混合配置中一起使用时，反映了当前ICPS应用空间的复杂性。虽然创建完全完整的模型是劳动密集型的，但无模型人工智能技术被证明是解决这一挑战的可行方法，表明当前机器学习系统越来越复杂。（节录）
2021-01-14 cs.SE
Automatic Generation of RAMS Analyses from Model-based Functional Descriptions using UML State Machines
在当今的工业实践中，安全性、可靠性或可用性工件（如故障树、马尔可夫模型或FMEA）主要由专家手动创建，通常与系统工程活动分离。进行所需的分析需要付出巨大的努力、费用和及时的要求。在本文中，我们描述了一种新的集成的基于模型的方法，系统工程和可靠性分析。系统组件的行为由UML状态机指定，确定预期/正确和不期望/错误的行为。基于这些信息，我们的方法自动生成不同的可靠性分析的故障树的形式。因此，可以很容易地评估替代系统布局。这同样适用于诸如控制器之类的逻辑单元的逻辑输入-输出关系的简单变化。我们说明了我们的方法的可行性与简单的例子的帮助下，使用所提出的概念的原型实现。
2021-06-03 cs.SE cs.SY eess.SY
