Model Checking Probabilistic Timed Automata with One or Two Clocks
概率时间自动机是具有离散概率分布的时间自动机的扩展。我们考虑模型检测算法的概率时间自动机，其中有一个或两个时钟的子类。首先，我们证明了PCTL概率模型检验问题（如确定一组目标状态是否可以以至少0.99的概率到达，而不管非确定性如何解决）对于单时钟概率时间自动机是PTIME完全的，对于具有两个时钟的概率时间自动机是EXPTIME完全的。其次，我们证明了，对于单时钟概率时间自动机，概率时间时序逻辑PCTL的模型检测问题是EXPTIME完全的。然而，模型检查问题的子类PCTL不允许准时的定时界，这需要在一个确切的时间点发生的事件，并与概率界以外的0或1，是PTIME完全的一个时钟概率定时自动机。
2008-09-25 cs.LO
Model Checking Probabilistic Pushdown Automata
我们考虑概率下推自动机（pPDA）的模型检验问题和各种概率逻辑中可表达的属性。我们开始与属性，可以制定为一个广义的随机游走问题的实例。我们证明了定性和定量的模型检验这类性质和pPDA是可判定的。然后，我们证明了模型检验的定性片段的逻辑PCTL和pPDA也是可判定的。此外，我们开发了一个容错的模型检验算法的PCTL和无状态pPDA的子类。最后，我们考虑了一类ω-正则性质，并证明了pPDA的定性和定量模型检验都是可判定的。
2006-03-09 cs.LO
Monotonic Safety for Scalable and Data-Efficient Probabilistic Safety Analysis
具有基于机器学习的感知的自治系统可能会表现出难以量化的不可预测行为，更不用说验证了。这种行为很容易在概率模型中捕获，但是这种模型的概率模型检验很难扩展--主要是由于作为可证明的保守性的先决条件而添加到模型中的非确定性。统计模型检验（SMC）已被提出来解决的可扩展性问题。然而，它需要大量的数据来解释上述的非确定性，这反过来又限制了它的可扩展性。这项工作介绍了一种通用的技术，减少非确定性的基础上的假设“单调安全”，它定义了一个偏序系统状态之间的概率是安全的。我们利用这些假设，以消除控制器/植物模型的非确定性，大大加快概率模型检验和统计模型检验，同时提供可证明的保守估计，只要安全性确实是单调的。我们的实验表明，模型检查速度的一个数量级，同时保持可接受的精度和运行SMC时，需要更少的数据进行准确的估计-即使单调的安全性不完全成立，可证明的保守性没有实现。
2022-03-16 cs.FL cs.LO
Quantitative Safety: Linking Proof-Based Verification with Model Checking for Probabilistic Systems
本文提出了一种新的方法，用于增强基于证明的验证与性能风格的分析，在国家的最先进的概率系统的模型检验工具。定量的安全性能通常指定为概率系统不变量，并在证明为基础的环境中建模评估使用有界模型检验技术。我们的具体贡献包括声明的一个定理，是中央的模型检验安全性能的证明为基础的系统，建立一个程序，并在原型系统（YAGA），它很容易转换的概率模型中指定的证明为基础的环境，其等效的可验证的PRISM模型配备奖励结构的充分实施。奖励结构捕获概率不变量的精确解释，并可以在实验研究中揭示有关模型的简洁信息。最后，我们展示了一个概率图书馆的案例研究的技术的新颖性。
2009-12-10 cs.LO
Lazy Probabilistic Model Checking without Determinisation
在定量分析的马尔可夫链和马尔可夫决策过程对规范的LTL或作为某种形式的不确定的Büchi自动机的瓶颈是列入一个确定步骤的自动机正在考虑。在本文中，我们表明，完全确定可以避免：子集和断点的建设就足够了。我们已经实现了我们的方法-明确和符号的版本-在一个原型工具。我们的实验表明，我们的原型可以与成熟的工具，如PRISM竞争。
2015-04-24 cs.FL cs.LO
Probabilistic Model Checking: Applications and Trends
本文回顾了概率模型检验在过去二十五年中的发展，总结了其主要应用领域、基础理论与关键技术，旨在指导未来研究并帮助潜在用户了解该技术的价值。
2025-09-16 cs.LO
Pareto Curves for Probabilistic Model Checking
多目标概率模型检验提供了一种方法来验证随机系统的几个可能相互冲突的定量属性。它在控制器综合和组合概率验证中有很好的应用。然而，现有的方法是基于线性规划，这限制了可以分析的系统的规模，并使得验证的时间有界的属性非常困难。我们提出了一种新的方法，解决这两个缺点，基于生成的连续近似的帕累托曲线的多目标模型检验问题。我们说明了一个大的基准集上的效率显着提高，并显示如何可视化帕累托曲线的能力显着提高了从当前的概率验证工具获得的结果的质量。
2012-06-24 cs.LO
Model Checking Finite-Horizon Markov Chains with Probabilistic Inference
我们重新审视马尔可夫链的符号验证有限时域可达性。流行的方法迭代计算步骤有界状态可达概率。相比之下，概率推理的最新进展建议用符号表示通过马尔可夫链的所有水平长度路径。我们问这种观点是否推进了概率模型检验的最新技术。首先，我们正式描述这两种方法，以突出其主要区别。然后，利用这些见解，我们开发了Rubicon，一个将Prism模型转换为概率推理工具Dice的工具。最后，我们证明了更好的可扩展性相比，概率模型检查器在选定的基准。总之，我们的研究结果表明，概率推理是一个有价值的除了概率模型检验投资组合-与Rubicon作为第一步集成两个角度。
2021-06-30 cs.LO
Probabilistic Hyperproperties with Nondeterminism
我们研究的问题，形式化和检查概率超性质的模型，允许非确定性的行动。我们扩展的时间逻辑\HyperPCTL，这已经介绍了离散时间马尔可夫链，使规范的超性能也马尔可夫决策过程。我们推广HyperPCTL，允许明确和同时量化的随机数和概率计算树，并表明它可以表达重要的定量要求，在安全和隐私。我们发现，HyperPCTL模型检验在MDP是在一般不可判定的量化与记忆的概率概率的排序，但限制域无记忆的非概率排序把模型检验问题可判定。随后，我们提出了一个基于SMT的编码模型检验这种语言，并评估其性能。
2020-07-16 cs.CR cs.FL cs.LO
XPL: An extended probabilistic logic for probabilistic transition systems
广义概率逻辑（Generalized Probabilistic Logic，GPL）是一种基于模态μ演算的时态逻辑，用于描述反应概率系统的属性。我们探讨XPL，GPL的扩展，允许在马尔可夫决策过程（MDPs）中存在的非确定性的语义。XPL的表达能力足够强，许多独立研究的问题--例如递归MDP（RMDP）的终止、MDP的PCTL* 模型检验和分支MDP的可达性--都可以转换为XPL上的模型检验。多出口RMDPs的终止是不可判定的;因此，XPL中的模型检验一般是不可判定的。我们定义了一个子类，称为可分离的XPL，其中模型检验是可判定的。可判定的问题，如1-出口RMDP的终止，MDP的PCTL* 模型检验，以及分支MDP的可达性，可以减少到模型检验可分离的XPL。因此，XPL形成了一个统一的框架，用于研究涉及具有非确定性和概率行为的系统的问题，而可分离的XPL提供了一种解决这些问题的可判定片段的方法。
2017-05-09 cs.LO
Probabilistic Model Checking for Propositional Projection Temporal Logic
命题投影时序逻辑（Propositional Projection Temporal Logic，PPTL）是一种用于硬件和软件系统中时间段推理的有用形式，可以处理顺序和并行组合。本文基于离散时间马尔可夫链，研究了PPTL的概率模型检验方法，用于检验任意线性时间性质。我们首先定义一个范式图，表示为NFG_inf，捕捉PPTL公式的无限路径。由于离散时间马尔可夫链是确定性的概率模型，我们进一步根据Safra的构造方法给出了确定和最小化非确定性NFG_inf的算法。
2010-11-05 cs.LO
Stability Checking of Markov Jump Linear Systems via Probabilistic Temporal Logic (Extended Version)
Saarland University（萨尔兰大学）
针对马尔可夫跳变线性系统，提出基于概率计算树逻辑的模型检验方法，通过线性代数技术扩展逻辑以处理特定初始状态集下的矩稳定性，解决了经典稳定性判据的保守性问题。
2026-06-24 cs.FL cs.LO
Probabilistic Model Checking and Autonomy
在不确定或对抗性环境中运行的自治系统的设计和控制可以通过正式的建模和分析来促进。概率模型检验是一种自动验证系统模型是否满足时序逻辑规范的技术，同时也是一种综合最优控制策略的技术。这种方法最近已扩展到多智能体系统，表现出竞争或合作行为建模通过随机游戏和合成的均衡策略。在本文中，我们提供了一个概述的概率模型检验，专注于模型支持的PRISM和PRISM游戏模型检查器。这包括完全可观察和部分可观察的马尔可夫决策过程，以及回合制和并发随机游戏，以及相关的概率时间逻辑。我们证明了该框架的适用性，通过说明性的例子自治系统。最后，我们强调了研究的挑战，并建议在这一领域的未来工作方向。
2021-11-20 cs.LO
Correct Probabilistic Model Checking with Floating-Point Arithmetic
概率模型检验计算与马尔可夫模型中指定的感兴趣行为相关的概率和期望值。作为一种形式化验证方法，它适用于关键系统，因此我们相信概率模型检查器提供正确的结果。然而，为了实现可伸缩性和性能，这些工具使用有限精度的浮点数来表示和计算概率和其他值。因此，他们的结果受到舍入误差的影响，这些误差可能以难以预测的方式积累和相互作用。在本文中，我们展示了如何实现快速和正确的概率模型检验，利用当前的硬件控制浮点计算中的舍入方向的能力。我们概述了从更高级别的程序设计语言实现正确的舍入的复杂性，描述了我们的实现作为适度的工具集的“mcsta”模型检查器的一部分，并在不同的操作系统和CPU体系结构的广泛的实验评估中的性能和正确性之间的权衡。
2021-10-17 cs.LO
Probabilistic Model Checking for Continuous Time Markov Chains via Sequential Bayesian Inference
对于状态空间较大或无界的系统，概率模型检验是形式化建模及其应用中的一个具有挑战性的计算问题。数值算法需要状态空间的显式表示，而统计方法需要大量的样本来估计具有高置信度的所需属性。在这里，我们展示了如何模型检验的时间有界路径属性可以被重铸正是贝叶斯推理问题。在这个新的公式化的问题可以有效地近似使用技术从机器学习。我们的方法的灵感来自最近的结果，在统计物理学推导出封闭形式的微分方程的首次通过时间分布的随机过程。我们展示了一些非平凡的案例研究，我们的方法实现了高精度和显着的计算增益相比，统计模型检验。
2018-06-11 cs.LO
On Probabilistic $ω$-Pushdown Systems, and $ω$-Probabilistic Computational Tree Logic
Hakka University（嘉应学院）
本文定义了概率ω-堆栈自动机，并从计算复杂性角度研究其对ω-概率计算树逻辑的模型检查问题，证明了无状态概率ω-堆栈系统对ω-PCTL的模型检查问题一般不可判定，同时证明了对ω-bPCTL的模型检查问题可判定且NP难。
2026-07-06 cs.FL cs.LO quant-ph
Symblicit Exploration and Elimination for Probabilistic Model Checking
二叉决策图可以复杂地表示大量的状态集，缓解了模型检验中的状态空间爆炸问题。然而，概率系统需要存储有理数的多端图。它们对于具有许多不同概率的模型和迭代数值算法（如值迭代）是低效的。在本文中，我们提出了一种新的“符号”的方法来检查马尔可夫链和相关的概率模型：我们首先生成一个决策图，象征性地收集所有可达状态及其前身。然后，我们具体化状态一个接一个到一个明确的部分状态空间表示。每当一个状态的所有前身都被具体化时，我们以保留所有相关概率和奖励的方式将其从显式状态空间中消除。因此，我们在任何时候都只在内存中保留很少的显式状态。实验表明，非常大的模型可以用这种方式进行模型检查，内存消耗非常低。
2020-01-08 cs.LO
Model Checking Probabilistic Operator Precedence Automata
TU Wien（维也纳工业大学）；AIT Austrian Institute of Technology（奥地利技术研究院）
本文针对概率下推自动机，引入概率算子优先级自动机，并针对POTLf$\chi$规范开发了最优的EXPTIME/EXPSPACE概率模型检测算法，同时支持LTL规范，为递归概率程序验证提供了首个最优上下文无关逻辑。
2026-09-23 cs.LO cs.PL
Compositional Probabilistic Model Checking with String Diagrams of MDPs
本文提出基于字符串图范畴语言的 MDP 组合式模型检测算法，利用期望回报分解等式计算最优期望回报，并通过实验验证性能优势。
2023-07-17 cs.LO
Verifying Probabilistic Timed Automata Against Omega-Regular Dense-Time Properties
概率时间自动机（Probably Timed Automata，PTAs）是一种扩展了离散概率分布的时间自动机（Timed Automata，TA），它作为一种数学模型，广泛应用于随机和时间行为。在这项工作中，我们考虑的问题，模型检查的线性\emph{dense-time}性质在{PTA}。特别是，我们研究了线性密集时间属性，可以编码的TA与无限的验收criterion.First，我们表明，模型检查PTA对确定性TA规格的问题可以通过产品建设解决。基于乘积结构，证明了确定性TA规格问题的计算复杂性是EXPTIME-完全的。然后我们证明了当放宽到一般的（非确定性的）TA时，模型检测问题变得不可判定，我们的结果大大扩展了TA的稠密时间特性和非确定性。
2018-06-13 cs.FL cs.LO
Equilibria-based Probabilistic Model Checking for Concurrent Stochastic Games
随机博弈的概率模型检验使得能够对包括在随机环境中操作的竞争或协作实体的系统进行形式化验证。尽管在这一领域取得了良好进展，但现有办法侧重于零和目标，无法对赋予各实体不同目标的情景进行推理。在本文中，我们提出了基于纳什均衡的并发随机博弈的概率模型检验技术。我们扩展的时序逻辑rPATL（概率交替时间时序逻辑与奖励），让推理的球员与不同的定量目标，捕捉事件发生的概率或奖励措施。我们提出的算法来合成策略，是子博弈完美的社会福利最优纳什均衡，即，在游戏的任何状态下，没有任何玩家单方面改变策略的激励，同时组合概率或奖励最大化。我们实现我们的技术在PRISM游戏工具，并将其应用到几个案例研究，包括网络协议和机器人导航，显示的好处相比，现有的方法。
2019-07-08 cs.LO
Model Checking with Probabilistic Tabled Logic Programming
我们提出了一个公式的问题的概率模型检验的概率逻辑程序的查询评价之一。据我们所知，我们的公式是第一个，它涵盖了丰富的概率模型和概率时态逻辑。现有的概率逻辑编程系统的推理算法定义良好，只有有限数量的解释查询。这个限制禁止概率模型检查器的编码，其中解释对应于被模型检查的系统的执行。为了克服这个限制，我们提出了一个更一般的推理算法，使用有限的生成结构（类似于自动机）来表示家庭的解释。推理算法直接从有限的生成结构计算可能无限的解释集合的概率。我们已经实现了我们的推理算法在XSB Prolog中，并使用这种实现来编码各种时态逻辑的概率模型检查器，包括PCTL和GPL（其中包含PCTL*）。我们的实验结果表明，尽管他们的编码的高度声明性的性质，以这种方式构建的模型检查器与他们的本地实现是有竞争力的。
2012-04-20 cs.LO
A Simple Probabilistic Extension of Modal Mu-calculus
概率系统是人工智能领域的一个重要课题。作为规约语言，逻辑PCTL现在是概率属性推理的默认逻辑。在本文中，我们提出了一个自然和简洁的概率扩展μ演算，另一个突出的逻辑在并发理论。我们研究了与PCTL的关系。有趣的是，表现力与PCTL高度正交。所提出的逻辑捕获了一些有用的属性，不能在PCTL中表示。研究了模型检验和可满足性问题，证明了模型检验问题是UP和co-UP问题，可满足性检验可以归结为求解奇偶对策问题.这也与PCTL相反，PCTL的可满足性检查仍然是一个悬而未决的问题。
2015-05-08 cs.LO
Specification-Guided Path Shortcutting for Efficient Probabilistic Model Checking
Kyoto University（京都大学）；National Institute of Informatics（信息学国立研究所）
针对概率模型检测的状态空间爆炸问题，提出规范引导的路径捷径化方法，聚焦马尔可夫链与ω-正则属性，经Storm基准评估，该方法在复杂规范实例上性能优于基准。
2026-09-03 cs.LO
Reasoning with Probabilities: Relating Weighted Model Counting and Probabilistic Model Checking
Department of Computer Science, KU Leuven（KU鲁汶大学计算机系）
本文研究关联加权模型计数（WMC）与概率模型检测（PMC）的形式关系，提出无环参数马尔可夫链到算术电路的映射及反向映射，实现二者间优化技术的迁移。
2026-08-25 cs.LO
A Probabilistic Temporal Logic with Frequency Operators and Its Model Checking
概率计算树逻辑（PCTL）和连续随机逻辑（CSL）通常分别用于描述离散时间和连续时间的概率属性规范。在PCTL和CSL中，执行满足某些时态性质的可能性可以通过其基本计算树逻辑（CTL）中路径量词的概率扩展来定量表示，但它们的路径公式在CTL中是通过相同的运算符来表示的。由于这个原因，它们都不能表示具有定量时间属性的公式，例如“某些属性在路径上超过80%的时间点（在某个有界区间内）保持不变”的形式。本文引入了一个新的时态算子来表达事件频率的概念，并在CTL \star的基础上定义了概率频率时态逻辑（PFTL）。因此，我们可以很容易地表示概率系统中的行为的时间属性。然而，它是很难开发一个完整的PFTL模型检查，由于丰富的表现力。相应地，我们开发了一个模型检测算法的CTL类片段的PFTL对有限状态马尔可夫链，和一个近似的模型检测算法的有界线性时序逻辑（LTL）类片段的PFTL对可数状态马尔可夫链。
2011-11-14 cs.LO
Alternating-time temporal logic with finite-memory strategies
不完全信息的交替时序逻辑ATL和ATL* 的模型检查对于完美召回语义是不可判定的。然而，当限制到无记忆策略的模型检查问题变得可判定。在本文中，我们考虑其他两种类型的语义有限记忆策略的基础上。一种是允许的内存大小有界，另一种是内存大小无界（但必须是有限的）。这是由具有完美召回语义的模型检查的高复杂性和无记忆策略的严重限制所激发的。我们表明，这两种类型的语义介绍是不同的完美召回和无记忆语义和下一个重点的可判定性和复杂性的模型检查在完整和不完整的信息游戏ATL/ATL*。特别是，我们证明了模型检测的复杂性与有界记忆语义是Delta_2 p-完全的ATL和PSPACE-完全的ATL* 在不完全信息的游戏，就像在无记忆的情况下。我们还提出了一个证明，ATL和ATL* 模型检查是不可判定的n >= 3的球员与有限记忆语义的不完全信息游戏。
2013-07-17 cs.GT cs.LO
Robust Probabilistic Temporal Logics
本文对概率系统的核心规范语言 PCTL 与 PCTL* 进行鲁棒化扩展，并证明相应模型检测问题的复杂度保持不变。
2024-08-05 cs.FL cs.LO
Explainable Fact Checking with Probabilistic Answer Set Programming
EURECOM（EURECOM通信系统研究所）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）
事实核查的一个挑战是提高决策透明度的能力。我们提出了一个事实检查方法，使用知识图谱（KG）中的参考信息来评估索赔并解释其决策。知识库包含知识的形式化表示，其中包含实体及其关系的语义描述。我们利用这样丰富的语义产生可解释的解释的事实检查输出。由于KG中的信息不可避免地是不完整的，我们依靠逻辑规则发现和Web文本挖掘来收集证据来评估给定的索赔。将不确定的规则和事实转化为逻辑程序，并将检查任务建模为答案集程序概率扩展中的推理问题。实验表明，概率推理能够有效地标记具有可解释解释的解释的索赔，并且结果的质量高于最先进的基线。
2019-06-21 cs.AI cs.DB cs.LO
Probabilistic Model Checking of DTMC Models of User Activity Patterns
软件开发人员不能总是预测用户将如何实际使用他们的软件，因为它可能因用户而异，甚至因单个用户的使用而异。为了解决系统开发人员和评估人员对软件使用情况提出的问题，我们定义了新的概率模型，根据从实际记录的用户痕迹推断的活动模式，对用户行为进行分析。我们在概率模型检查器中对这些新模型进行编码，并使用概率时态逻辑来深入了解软件使用情况。我们通过应用程序来激励和说明我们的方法，以记录iOS应用程序的用户痕迹。
2014-03-20 cs.LO cs.SE
Probabilistic Model Checking of Temporal Interaction Dynamics in the Supreme Court
该研究将概率模型检测用于美国最高法院时间交互动力学分析，通过口头辩论记录构建DTMRM，用PCTL等查询并经PRISM验证，可识别互动趋势与法官行为模式，为司法相关人员提供参考。
2023-11-09 cs.LO
Significant Diagnostic Counterexamples in Probabilistic Model Checking
提出了一种新的马尔可夫链和马尔可夫决策过程概率模型检验中的反例生成技术。反例中的（有限）路径在可能向用户提供类似调试信息的证人中被分组在一起。我们列出了五个属性，证人应该满足，以作为调试援助有用：相似性，准确性，独创性，重要性和有限性。我们的见证者包含在强连接组件之外表现相似的路径。本文展示了如何计算这些证人减少的问题，生成反例的一般属性在马尔可夫决策过程中，在几个步骤，生成反例的可达性属性在非循环马尔可夫链的简单问题。
2008-06-06 cs.LO cs.PF
Probabilistic Model Checking Taken by Storm
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Radboud University（拉德堡德大学）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）
本文介绍Storm模型检查器在概率模型检查中的应用，涵盖MDP建模、属性检查及策略提取，并展示对区间MDP和POMDP等不确定性的支持。
2026-03-16 cs.LO cs.SE
Multi-Agent Verification and Control with Probabilistic Model Checking
University of Oxford（牛津大学）
本文综述了概率模型检验与博弈论结合以验证多智能体交互的进展，并探讨其在人工智能、机器人等领域的应用及未来挑战。
2023-08-05 cs.AI cs.LO
Improved Inference for Checking Annotations
我们认为类型推断在Hindley/Milner系统扩展的类型注释和约束，特别侧重于Haskell风格的类型类。我们观察到，标准的推理算法是不完整的嵌套类型注释的存在。为了改善这种情况，我们引入了一个新的推理方案检查类型注释。我们的推理方案也是不完整的一般，但改善了现有的实现，如发现在格拉斯哥哈斯克尔密码（GHC）。对于某些情况（例如Haskell 98），我们的推理方案是完整的。我们的方法已经完全实现为Chameleon系统（Haskell的实验版本）的一部分。
2005-07-14 cs.LO cs.PL
On-the-fly Probabilistic Model Checking
模型检验方法可以分为两大类：确定模型M中满足时序逻辑公式f的所有状态的集合的全局方法，以及局部方法，其中，给定M中的状态s，该过程确定s是否满足f。当s是过程语言的术语时，模型检验过程可以由s的语法结构驱动“即时”执行。对于某些类别的系统，例如由许多并行组件组成的系统，局部方法是优选的，因为根据特定属性，仅生成和检查状态空间的相对小的部分可能就足够了。我们提出了一个有效的，在飞行中，PCTL模型检验程序，是参数的语义解释的语言。该过程包括有界和无界直到模态。的程序的正确性和它的效率进行了比较与全球PCTL模型检查器上的代表性应用。
2014-10-28 cs.LO
Statistical Model Checking for Hyperproperties
超属性已被证明是一个强大的工具，用于表达和推理信息流的安全策略。本文研究了超性质的统计模型检验问题。与详尽的模型检验不同，SMC的工作基于从手头的系统中抽取样本，并使用统计置信度评估规范。与穷举技术相比，应用SMC的主要好处是其效率和可扩展性。为了推理概率超属性，我们首先提出了扩展PCTL* 和HyperPCTL的时态逻辑HyperPCLT*。我们表明，HyperPCLT* 可以表达重要的概率信息流的安全策略，不能用HyperPCTL表示。然后，我们介绍了SMC算法验证HyperPCLT* 公式的离散时间马尔可夫链，序列概率比检验（SPRT）的基础上，一个新的概念，多维无差异区域。我们的SMC算法可以处理任何所需的显着性水平的非嵌套和嵌套的概率算子。为了显示我们的技术的有效性，我们评估我们的SMC算法的四个案例研究集中在信息安全：定时侧通道加密的脆弱性，概率匿名用餐密码，概率不干扰并行程序，和性能的随机缓存替换策略，作为一种对策，对缓存刷新攻击。
2020-08-04 cs.CR cs.FL cs.LO
Undecidable Cases of Model Checking Probabilistic Temporal-Epistemic Logic (Extended Abstract)
我们调查的时间，知识和概率的模型检查逻辑的可判定性，相对于两个认知语义：时钟和同步完美召回部分观察离散时间马尔可夫链的语义。可判定性的结果是已知的某些限制逻辑关于这些语义，受到各种各样的限制，要么是无法解释的，或涉及一个长期未解决的数学问题。我们表明，温和的推广已知的可判定的情况下，足以使模型检验问题明确不可判定。特别地，对于同步完美召回，从有限到达的时态算子到无限到达的算子的推广使得模型检验不可判定。时钟语义的情况下是密切相关的时间和概率的一元二阶逻辑，已知是可判定的，除了一组测量零。我们表明，这种逻辑的两个不同的扩展，使模型检验不可判定。其中之一涉及概率项的多项式组合，另一个涉及到概率算子范围内的一元二阶量化。这些结果解释了以前工作中的一些限制。
2016-06-24 cs.LO
Quantitative Analysis of Probabilistic Models of Software Product Lines with Statistical Model Checking
我们调查的统计模型检验技术分析软件产品线模型的定量属性与概率方面的适用性。为此，我们丰富了面向功能的语言FLan的动作率，它指定的可能性表现出特定的行为或安装功能在特定的时刻或以特定的顺序。丰富的语言（称为PFLan），使我们能够指定模型的软件产品线的概率配置和行为，例如，通过考虑基于离散时间马尔可夫链的PFLan语义。PFLan的Maude实现与分布式统计模型检查器MultiVeStA相结合，对一个简单的产品线案例研究进行定量分析。所提出的分析包括某些感兴趣的行为（例如产品故障）的可能性和产品的预期平均成本。
2015-04-14 cs.LO cs.SE
Lifted Model Checking for Relational MDPs
KU Leuven（鲁汶大学）；Université libre de Bruxelles（布鲁塞尔自由大学）；Örebro University（厄勒布鲁大学）
概率模型检验是为了验证具有随机性和不确定性行为的系统而发展起来的。给定一个概率系统，概率模型检查器获取一个属性，并检查该属性在该系统中是否成立。因此，概率模型检验提供了严格的保证。然而，到目前为止，概率模型检验主要集中在命题模型上，其中状态由符号表示。另一方面，在规划和强化学习中通常需要进行关系抽象。各种框架处理关系域，例如，CNOPS规划和关系马尔可夫决策过程。在关系环境中使用命题模型检验需要将模型接地，这导致了众所周知的状态爆炸问题和棘手性。我们提出了pCTL-REBEL，一个提升的模型检验方法来验证pCTL属性的关系MDP。它将基于关系模型的强化学习技术REBEL扩展到关系pCTL模型检验. PCTL-REBEL被提升，这意味着该模型不是基于基础，而是利用对称性在关系级别上将一组对象作为一个整体进行推理。理论上，我们表明，pCTL模型检验是可判定的关系MDP有可能是无限的域，提供的状态有界的大小。在实践中，我们贡献的算法和实现解除关系模型检验，我们表明，解除的方法提高了可扩展性的模型检验方法。
2022-01-10 cs.AI cs.LG cs.LO
Automata-Based Software Model Checking of Hyperproperties
我们开发了时态流逻辑（TSL）和超时态流逻辑（HyperTSL）模理论的模型检验算法。TSL扩展了线性时序逻辑（LTL）的存储单元，功能和谓词，使其成为一个方便的和表达的逻辑推理软件和其他系统的无限数据域。HyperTSL进一步将TSL扩展到hyperproperties的规范-与多个系统执行相关的属性。因此，HyperTSL可以在软件系统中表达信息流策略，如不干涉。我们用理论扩充了HyperTSL，得到了HyperTSL（T），并建立在LTL软件验证的方法上，得到了TSL和HyperTSL（T）的模型检验算法。这导致了一个合理但不一定完整的算法，用于HyperTSL（T）的forall*exists* 片段中包含的规范。我们的方法构成了第一个软件模型检验算法的时间hyperproperties与量词交替，不依赖于有限状态的抽象。
2023-03-26 cs.FL cs.LO
Efficient Probabilistic Model Checking for Relational Reachability (Extended Version)
本文针对马尔可夫决策过程中关系可达性（不同状态集到达概率比较）问题，提出高效算法并证明部分变体的计算难度，实现性能远超通用概率超逻辑求解器。
2025-05-23 cs.LO
Undecidable Cases of Model Checking Probabilistic Temporal-Epistemic Logic
我们调查的时间，知识和概率的模型检查逻辑的可判定性，相对于两个认知语义：时钟和同步完美召回部分观察离散时间马尔可夫链的语义。可判定性的结果是已知的某些限制逻辑关于这些语义，受到各种各样的限制，要么是无法解释的，或涉及一个长期未解决的数学问题。我们表明，温和的推广已知的可判定的情况下，足以使模型检验问题明确不可判定。特别地，对于同步完美召回，从有限到达的时态算子到无限到达的算子的推广使得模型检验不可判定。时钟语义的情况下是密切相关的时间和概率的一元二阶逻辑，已知是可判定的，除了一组测量零。我们表明，这种逻辑的两个不同的扩展，使模型检验不可判定。其中之一涉及概率项的多项式组合，另一个涉及到概率算子范围内的一元二阶量化。这些结果解释了以前工作中的一些限制。
2015-11-10 cs.LO
Efficient Algorithms for Time- and Cost-Bounded Probabilistic Model Checking
在概率定时系统的设计中，关于在给定时间、能量或更一般的成本预算内发生的行为的有界要求是至关重要的。传统上，这样的需求已经通过根据成本约束展开模型来减少到无界情况来进行模型检查。这加剧了状态空间爆炸问题，并显著增加了运行时间。在本文中，我们提出了三个新的算法来模型检查的时间和成本有界的马尔可夫决策过程和概率时间自动机，避免展开的属性。它们是基于一个修改的值迭代过程，枚举的状态，并消除技术。我们现在可以得到结果的任何成本限制在一个单一的状态空间不大于相应的无界或期望值属性。特别是，我们可以自然地计算累积分布函数，而无需开销。我们评估的适用性，并比较我们的新算法的性能和他们的实施从文献中的一些案例研究。
2016-05-18 cs.LO
Tensor Probabilistic Model Checking of Finite-Horizon Markov Chains (Extended Version)
University of Waterloo（滑铁卢大学）
该研究针对步长有界可达概率的马尔可夫链验证问题，提出将概率模型检测转化为稠密张量计算的方法，实现为工具Tessa，在基准测试上较现有方法大幅加速。
2026-08-04 cs.AI cs.LO cs.MS
Distributional Probabilistic Model Checking
本文提出概率模型检测的分布式扩展，适用于DTMCs和MDPs，支持方差、风险价值等分布式查询，并开发了计算完整分布及近似最优策略的方法，实验验证了其可扩展性。
2024-03-15 cs.LO
Chiefly Symmetric: Results on the Scalability of Probabilistic Model Checking for Operating-System Code
从安全活性谱的功能属性方面的可靠性是低级操作系统（OS）代码的不可或缺的要求。然而，随着硬件越来越复杂，可预测性越来越差，定量和概率保证变得越来越重要。概率模型检验是自动获得这些保证的一种技术。低级操作系统代码的自动化定量分析的初步经验证实了这样的期望，即当进程数量增加时，朴素概率模型检验方法迅速达到其极限。本文报告了我们正在进行的工作，以解决状态爆炸问题的低级别OS代码所造成的指数爆炸的模型大小时，进程的数量增长。我们研究了对称性约简方法，并进行了我们的实验与一个简单的测试和测试和设置锁的情况下，研究作为一个代表性的例子，广泛的协议与自然的进程间的依赖关系和长期运行的属性。在进程间依赖性不重要的场景中，我们很快就看到了状态空间爆炸。然而，一旦进程间的依赖关系占主导地位的图片模型与数百个和更多的进程可以构建和分析。
2012-11-27 cs.LO cs.OS
Dynamic Verification of SystemC with Statistical Model Checking
许多嵌入式和实时系统具有固有的概率行为（传感器数据，不可靠的硬件等）。在这种情况下，至关重要的是评估系统属性，如“特定硬件故障的概率”。这样的属性可以通过使用概率模型检验来评估。然而，由于状态空间爆炸，这种技术在代表现实嵌入式和实时系统的模型上失败了。为了克服这个问题，我们提出了一个基于统计模型检验的验证框架。我们的框架是能够评估的概率和时间属性在SystemC，一个标准的系统级建模语言建模的大型系统。它作为Plasma-lab统计模型检查器的扩展完全实现。我们说明了我们的方法上的多升系统的案例研究。
2015-09-21 cs.LO cs.SE
Efficient Probabilistic Model Checking of Smart Building Maintenance using Fault Maintenance Trees
University of Oxford（牛津大学）；University of Twente（特温特大学）
本文提出利用概率模型检查构建故障维护树框架，通过抽象算法减少连续时间马尔可夫链规模，提升智能建筑HVAC系统可靠性评估效率。
2018-01-12 cs.LO cs.SY eess.SY
Computational Complexity of Model-Checking Quantum Pushdown Systems
本文研究了量子栈系统模型检查的计算复杂性，证明了量子栈系统在特定逻辑下的可判定性，并展示了其NP难性。
2026-08-10 cs.CC cs.LO
Model Checking Probabilistic Real-Time Properties for Service-Oriented Systems with Service Level Agreements
服务质量属性的保证是面向服务的软件工程的一个重要方面。所谓的服务级别协议（SLA）的表示法，例如Web服务级别协议（WSLA）语言，提供了正式的语法来指定服务提供商和客户之间的（具有法律约束力的）合同方面的此类保证。另一方面，用于验证概率实时的【形】行为的形式化方法已经达到了一定的表达能力和效率水平，可以将其应用于现实世界的场景中。本文建议采用最近引入的区间概率时间自动机（IPTA）模型来对面向服务系统的QoS属性进行形式化验证。具体来说，我们表明，IPTA与概率时间自动机（PTA）相比，能够直接捕获SLA中指定的保证。IPTA分析中的一个特殊挑战是，它们的朴素语义通常会产生无限的状态集和无限分支的转换。然而，使用符号表示，IPTA可以进行分析，而有效。我们已经开发了第一个实现的IPTA模型检查器扩展的PRISM工具，并表明，模型检验IPTA是只稍微贵于模型检验可比PTA。
2011-11-14 cs.LO cs.PF cs.SE
UMB: A Unified Markov Binary Format for Probabilistic Model Checking (extended version)
Brno University of Technology（布尔诺工业大学）；University of Twente（特温特大学）；Utah State University（犹他州立大学）；Radboud University（拉德堡德大学）；Lancaster University Leipzig（兰开斯特大学莱比锡分校）；University of Oxford（牛津大学）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；Ruhr-University Bochum（鲁尔大学波鸿分校）
提出UMB格式，一种高效、可扩展的显式状态文件格式，用于表示多种概率系统，解决低层模型交换问题，已被主流工具采用并提供Python库支持。
2026-06-17 cs.LO
Evaluation of A Resilience Embedded System Using Probabilistic Model-Checking
如果微处理器单元（MPU）接收到作为噪声的外部电信号，则系统功能将容易冻结或故障。一个新的弹性策略，以实现自动复位MPU和停止冻结或故障的MPU。该技术对于工作在非人类环境中的嵌入式系统是有用的。然而，评估复原力战略是困难的，因为它们的有效性取决于许多复杂的相互作用的因素。在本文中，我们使用概率模型检验来评估安装了上述新的弹性策略的嵌入式系统。定性评价采用6个PCTL公式，定量评价采用两种评价方法。一个是减少系统故障，另一个是ADT（平均停机时间），这是行业标准。我们的工作证明了弹性战略带来的好处。实验结果表明，我们的评估是成本效益和可靠的。
2014-05-06 cs.LO cs.SE math.PR
Probabilistic Model--Checking of Quantum Protocols
我们建立了量子协议形式化验证的基本和通用技术。量子协议是一种新型的通信方案，涉及使用量子力学现象来表示、存储和传输数据。与量子计算机相反，量子通信系统可以并且已经使用当今技术实现;因此，严格建模和分析此类系统的能力至关重要。虽然目前对量子协议的分析使用传统的数学方法，并且需要对底层物理学有相当多的了解，但我们认为自动验证技术提供了一种优雅的替代方案。我们通过使用PRISM（一种概率模型检查工具）来演示这些技术。我们的方法在概念上比现有的证明简单，并允许我们消除协议定义的歧义，并评估其属性。它还有助于对实际执行的系统进行详细分析。我们说明了我们的技术建模选择的量子协议（即超密集编码，量子隐形传态，和量子纠错），并验证其基本的正确性。我们的研究结果为进一步建模和分析更大的系统（例如用于量子密码学的系统）提供了基础，其中基本协议被用作组件。
2005-10-05 cs.LO quant-ph
