論文の概要: Falsification of Cyber-Physical Systems using Bayesian Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06735v1
- Date: Wed, 14 Sep 2022 15:52:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-15 14:05:17.638258
- Title: Falsification of Cyber-Physical Systems using Bayesian Optimization
- Title（参考訳）: ベイズ最適化によるサイバー物理システムの改ざん
- Authors: Zahra Ramezani, Kenan \v{S}ehic, Luigi Nardi, Knut {\AA}kesson
- Abstract要約: シミュレーションに基づくCPSのファルシフィケーションは、システムの正確性に対する信頼性を高めるための実用的なテスト手法である。
各シミュレーションは典型的に計算集約的であるため、仕様をファルシフィケーションするために必要なシミュレーションの数を減らすことが重要なステップである。
本研究では,入力信号のパラメトリゼーションと仕様評価の関係を記述したサロゲートモデルを,サンプル効率で学習するベイズ最適化(BO)について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5407319151576264
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Cyber-physical systems (CPSs) are usually complex and safety-critical; hence,
it is difficult and important to guarantee that the system's requirements,
i.e., specifications, are fulfilled. Simulation-based falsification of CPSs is
a practical testing method that can be used to raise confidence in the
correctness of the system by only requiring that the system under test can be
simulated. As each simulation is typically computationally intensive, an
important step is to reduce the number of simulations needed to falsify a
specification. We study Bayesian optimization (BO), a sample-efficient method
that learns a surrogate model that describes the relationship between the
parametrization of possible input signals and the evaluation of the
specification.
In this paper, we improve the falsification using BO by; first adopting two
prominent BO methods, one fits local surrogate models, and the other exploits
the user's prior knowledge. Secondly, the formulation of acquisition functions
for falsification is addressed in this paper. Benchmark evaluation shows
significant improvements in using local surrogate models of BO for falsifying
benchmark examples that were previously hard to falsify. Using prior knowledge
in the falsification process is shown to be particularly important when the
simulation budget is limited. For some of the benchmark problems, the choice of
acquisition function clearly affects the number of simulations needed for
successful falsification.
- Abstract（参考訳）: サイバー物理システム(CPS)は通常複雑で安全に重要なものであるため、システムの要求、すなわち仕様が満たされることを保証することは困難かつ重要である。
シミュレーションに基づくcpssの改ざんは、テスト中のシステムをシミュレートするだけで、システムの正確性に対する信頼性を高めるために使用できる実用的なテスト手法である。
各シミュレーションは一般に計算集約的であるため、仕様を偽造するのに必要なシミュレーションの数を減らすことが重要なステップである。
本研究では,入力信号のパラメトリゼーションと仕様評価の関係を記述したサロゲートモデルを,サンプル効率で学習するベイズ最適化(BO)について検討する。
本稿では,boを用いた偽造の改善について述べる。まず,boメソッドを2つ導入し,1つはローカルサーロゲートモデルに適合し,もう1つはユーザの事前知識を悪用する。
次に, ファルシフィケーションのための獲得関数の定式化について述べる。
ベンチマーク評価は、以前は偽造が困難であったベンチマーク例を偽造するためにBOの局所代理モデルを使用することで、大幅な改善を示している。
ファルシフィケーションプロセスにおける事前知識の使用は、シミュレーション予算が限られている場合に特に重要である。
ベンチマーク問題のいくつかでは、取得関数の選択は、偽造成功に必要なシミュレーション数に明らかに影響を及ぼす。
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