論文の概要: Detection of Unknown-Unknowns in Cyber-Physical Systems using Statistical Conformance with Physics Guided Process Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02603v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 22:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 17:26:37.534503
• Title: Detection of Unknown-Unknowns in Cyber-Physical Systems using Statistical Conformance with Physics Guided Process Models
• Title（参考訳）: 物理誘導プロセスモデルと統計的適合を利用したサイバー物理システムにおける未知の発見
• Authors: Aranyak Maity, Ayan Banerjee and Sandeep Gupta
• Abstract要約: 安全クリティカルなサイバー物理システムの運転出力特性の適合性を分析するための新しい枠組みを提案する。 未知のインスリンカートリッジエラーによる人工膵(AP)の手術的変化の検出を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.702143872609881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Unknown unknowns are operational scenarios in a cyber-physical system that are not accounted for in the design and test phase. As such under unknown-unknown scenarios, the operational behavior of the CPS is not guaranteed to meet requirements such as safety and efficacy specified using Signal Temporal Logic (STL) on the output trajectories. We propose a novel framework for analyzing the stochastic conformance of operational output characteristics of safety-critical cyber-physical systems that can discover unknown-unknown scenarios and evaluate potential safety hazards. We propose dynamics-induced hybrid recurrent neural networks (DiH-RNN) to mine a physics-guided surrogate model (PGSM) which is used to check the model conformance using STL on the model coefficients. We demonstrate the detection of operational changes in an Artificial Pancreas(AP) due to unknown insulin cartridge errors.
• Abstract（参考訳）: 未知の未知は、設計とテスト段階で考慮されていないサイバー物理システムにおける運用シナリオである。 未知のシナリオでは、CPSの運用動作は、出力軌道上の信号時間論理(STL)を用いて指定された安全性や有効性などの要件を満たすことが保証されない。 我々は,未知の未知のシナリオを発見し,潜在的安全ハザードを評価できる,安全クリティカルなサイバー物理システムの運用出力特性の確率的適合性を分析するための新しい枠組みを提案する。 モデル係数のSTLを用いてモデル適合性をチェックするために,物理誘導サロゲートモデル(PGSM)をマイニングするために動的に誘導されるハイブリッドリカレントニューラルネットワーク(DiH-RNN)を提案する。 未知のインスリンカートリッジエラーによる人工膵(AP)の手術的変化の検出を実証した。

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