論文の概要: Falsification of Cyber-Physical Systems using Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06735v3
• Date: Wed, 12 Feb 2025 09:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 18:10:00.480758
• Title: Falsification of Cyber-Physical Systems using Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: ベイジアン最適化を用いたサイバー物理システムのファルシフィケーション
• Authors: Zahra Ramezani, Kenan Šehić, Luigi Nardi, Knut Åkesson,
• Abstract要約: サイバー物理システム(CPS)は、しばしば複雑で安全に重要であり、システムの仕様が満たされることを確実にすることが困難かつ決定的に重要である。 シミュレーションベースのファルシフィケーションは、CPSの正確性に対する信頼性を高めるための実践的なテスト手法である。 本研究では,サロゲートモデルを学習し,入力信号のパラメータ化と仕様評価の関係を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.164131508933521
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cyber-physical systems (CPSs) are often complex and safety-critical, making it both challenging and crucial to ensure that the system's specifications are met. Simulation-based falsification is a practical testing technique for increasing confidence in a CPS's correctness, as it only requires that the system be simulated. Reducing the number of computationally intensive simulations needed for falsification is a key concern. In this study, we investigate Bayesian optimization (BO), a sample-efficient approach that learns a surrogate model to capture the relationship between input signal parameterization and specification evaluation. We propose two enhancements to the basic BO for improving falsification: (1) leveraging local surrogate models, and (2) utilizing the user's prior knowledge. Additionally, we address the formulation of acquisition functions for falsification by proposing and evaluating various alternatives. Our benchmark evaluation demonstrates significant improvements when using local surrogate models in BO for falsifying challenging benchmark examples. Incorporating prior knowledge is found to be especially beneficial when the simulation budget is constrained. For some benchmark problems, the choice of acquisition function noticeably impacts the number of simulations required for successful falsification.
• Abstract（参考訳）: サイバー物理システム(CPS)は、しばしば複雑で安全に重要であり、システムの仕様が満たされることを確実にすることが困難かつ決定的に重要である。 シミュレーションベースのファルシフィケーションは、CPSの正確性に対する信頼性を高めるための実践的なテスト手法である。 ファルシフィケーションに必要な計算集約的なシミュレーションの数を減らすことが重要な関心事である。 本研究では,入力信号のパラメータ化と仕様評価の関係を捉えるために,サロゲートモデルを学習するサンプル効率のよいベイズ最適化(BO)について検討する。 本研究では,1)局所的な代理モデルを活用すること,2)ユーザの事前知識を活用すること,である。 さらに, 様々な代替案を提案し, 評価することで, ファルシフィケーションのための獲得関数の定式化に対処する。 筆者らのベンチマーク評価では, BOにおける局所代理モデルを用いて, 挑戦的なベンチマーク例を偽装する際の顕著な改善が示されている。 シミュレーション予算が制約されている場合、事前知識を組み込むことは特に有益である。 いくつかのベンチマーク問題では、獲得関数の選択はファルシフィケーションの成功に必要なシミュレーションの数に顕著に影響を及ぼす。

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