論文の概要: Run-Time Monitoring of ERTMS/ETCS Control Flow by Process Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10419v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 17:17:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.178625
• Title: Run-Time Monitoring of ERTMS/ETCS Control Flow by Process Mining
• Title（参考訳）: ERTMS/ETCS制御流れのプロセスマイニングによる実行時間モニタリング
• Authors: Francesco Vitale, Tommaso Zoppi, Francesco Flammini, Nicola Mazzocca,
• Abstract要約: 本稿では, プロセスマイニングによるリアルタイム制御フロー異常検出について検討し, ERTMS/ETCS L2のレジリエンスを高める。 プロセスマイニングは、実行トレースからシステムの実際の制御フローを学習し、実行時の監視を可能にする。 さらに、教師なし機械学習によって異常な局所化が行われ、関連する偏差をクリティカルシステムコンポーネントにリンクする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.244510914441487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ensuring the resilience of computer-based railways is increasingly crucial to account for uncertainties and changes due to the growing complexity and criticality of those systems. Although their software relies on strict verification and validation processes following well-established best-practices and certification standards, anomalies can still occur at run-time due to residual faults, system and environmental modifications that were unknown at design-time, or other emergent cyber-threat scenarios. This paper explores run-time control-flow anomaly detection using process mining to enhance the resilience of ERTMS/ETCS L2 (European Rail Traffic Management System / European Train Control System Level 2). Process mining allows learning the actual control flow of the system from its execution traces, thus enabling run-time monitoring through online conformance checking. In addition, anomaly localization is performed through unsupervised machine learning to link relevant deviations to critical system components. We test our approach on a reference ERTMS/ETCS L2 scenario, namely the RBC/RBC Handover, to show its capability to detect and localize anomalies with high accuracy, efficiency, and explainability.
• Abstract（参考訳）: コンピュータベースの鉄道のレジリエンスを確保することは、これらのシステムの複雑さと臨界度の増加による不確実性や変化を考慮するためにますます重要になっている。 彼らのソフトウェアは、確立されたベストプラクティスと認定基準に従って厳格な検証と検証プロセスに依存しているが、設計時に未知の残差、システムと環境の修正、その他の緊急なサイバー脅威シナリオのために、実行時に異常が発生する可能性がある。 本稿では, ERTMS/ETCS L2 (European Rail Traffic Management System / European Train Control System Level 2) のレジリエンスを高めるため, プロセスマイニングを用いたランタイム制御異常検出について検討する。 プロセスマイニングは、実行トレースからシステムの実際の制御フローを学習し、オンライン適合性チェックによる実行時の監視を可能にする。 さらに、教師なし機械学習によって異常な局所化が行われ、関連する偏差をクリティカルシステムコンポーネントにリンクする。 本稿では,RTMS/ETCS L2の参照シナリオであるRBC/RBCハンドオーバを用いて,高精度,効率,説明性で異常を検出し,局所化する手法を提案する。

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