Automatisierte Erstellung von Sicherheitsanforderungen für autonomes Fahren mit Hilfe von Großen Sprachmodellen

Concepts de base

Große Sprachmodelle können eine Schlüsselrolle dabei spielen, die Erstellung von Sicherheitsanforderungen für autonome Fahrzeuge zu automatisieren und zu verbessern.

Résumé

Die Studie beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Prototyps, der Große Sprachmodelle (LLMs) nutzt, um Sicherheitsanforderungen für autonome Fahrzeugfunktionen effektiv zu unterstützen.
In einem ersten Designzyklus wurden die Einschränkungen von LLMs bei der Spezifikation von Sicherheitsanforderungen für autonomes Fahren identifiziert. Daraufhin wurde der Prozess der Gefahrenanalyse und Risikobewertung (HARA) in einzelne Aufgaben unterteilt, um die Leistung der LLMs zu verbessern.
In den folgenden Zyklen wurde der Prototyp iterativ verfeinert, indem Prompt-Engineering-Techniken eingesetzt und der Prozess weiter optimiert wurden. Unabhängige Sicherheitsexperten aus der Automobilbranche evaluierten den Prototypen schließlich in einem realen Industriekontext.
Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs das Potenzial haben, den Prozess der Spezifikation von Sicherheitsanforderungen für autonomes Fahren effizient und effektiv zu unterstützen. Allerdings erfordert dies eine sorgfältige Gestaltung des Prozesses und des Prompt-Engineerings, um die Schwächen der Technologie auszugleichen und ihre Stärken optimal zu nutzen.

Stats

Die Erstellung von Sicherheitsanforderungen für autonome Fahrzeugfunktionen ist eine zeitaufwendige Aufgabe, die Monate in Anspruch nehmen kann.
Der LLM-basierte Prototyp konnte diese Aufgabe in einem Tag abschließen.

Citations

"In Zukunft wird es ein leistungsfähiges Werkzeug sein, das die menschliche Kompetenz vielleicht sogar übertreffen könnte."
"Mit einigen Verbesserungen und dem Training des Tools wird es den HARA-Erstellungsprozess optimieren und in Zukunft eine große Hilfe sein."

Idées clés tirées de

Engineering Safety Requirements for Autonomous Driving with Large Language Models

by Ali ... à arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16289.pdf

Questions plus approfondies

Wie können Sicherheitsanforderungen für autonome Fahrzeuge in verschiedenen Abstraktionsebenen generiert und in ausführbaren Code umgewandelt werden?

Um Sicherheitsanforderungen für autonome Fahrzeuge in verschiedenen Abstraktionsebenen zu generieren und in ausführbaren Code umzuwandeln, kann ein iterativer Prozess unter Verwendung von Großen Sprachmodellen (LLMs) und automatisierten Tools durchgeführt werden. Hier sind einige Schritte, die in diesem Prozess durchgeführt werden können:

Generierung von Sicherheitsanforderungen in verschiedenen Abstraktionsebenen:

Verwendung von LLMs, um Sicherheitsanforderungen auf hoher Ebene basierend auf den Funktionen des autonomen Fahrzeugs zu generieren.
Verfeinerung dieser Anforderungen auf spezifischere Ebenen, die detailliertere technische Aspekte und Szenarien abdecken.

Automatisierte Umwandlung in ausführbaren Code:

Verwendung von Regelbasierten Systemen oder speziellen Tools, um die generierten Sicherheitsanforderungen in ausführbaren Code umzuwandeln.
Implementierung von Tests, um sicherzustellen, dass der umgewandelte Code den Sicherheitsanforderungen entspricht und korrekt funktioniert.

Validierung und Überprüfung:

Durchführung von Code-Reviews und Sicherheitsanalysen, um sicherzustellen, dass der umgewandelte Code den Sicherheitsstandards entspricht.
Verwendung von Simulationen und Tests, um die Funktionalität des autonomen Fahrzeugs gemäß den definierten Sicherheitsanforderungen zu überprüfen.

Durch die Kombination von LLMs für die Generierung von Sicherheitsanforderungen und automatisierten Tools für die Umwandlung in ausführbaren Code können komplexe Sicherheitsanforderungen in verschiedenen Abstraktionsebenen effizient erstellt und implementiert werden.

Wie können Inkonsistenzen zwischen Sicherheitsanforderungen automatisch erkannt und behoben werden?

Um Inkonsistenzen zwischen Sicherheitsanforderungen automatisch zu erkennen und zu beheben, können folgende Schritte unternommen werden:

Automatisierte Analysewerkzeuge:

Verwendung von automatisierten Analysewerkzeugen, die die Sicherheitsanforderungen auf Inkonsistenzen prüfen.
Diese Werkzeuge können nach widersprüchlichen Formulierungen, doppelten Informationen oder fehlenden Verknüpfungen zwischen Anforderungen suchen.

Regelbasierte Überprüfungen:

Implementierung von Regeln und Richtlinien, die sicherstellen, dass alle Sicherheitsanforderungen konsistent sind.
Automatisierte Überprüfungen können sicherstellen, dass alle Anforderungen den definierten Standards entsprechen.

Kollaborative Überprüfungstools:

Verwendung von kollaborativen Tools, die es mehreren Benutzern ermöglichen, Sicherheitsanforderungen gemeinsam zu überprüfen und Inkonsistenzen zu markieren.
Diese Tools können Diskussionen über Inkonsistenzen erleichtern und Lösungen vorschlagen.

Durch die Kombination von automatisierten Analysewerkzeugen, regelbasierten Überprüfungen und kollaborativen Tools können Inkonsistenzen zwischen Sicherheitsanforderungen effektiv erkannt und behoben werden, was zur Verbesserung der Gesamtsicherheit des Systems beiträgt.

Welche anderen Sicherheitsaktivitäten in der Automobilindustrie könnten von einer Automatisierung mit Hilfe von Großen Sprachmodellen profitieren?

Abgesehen von der Generierung von Sicherheitsanforderungen für autonome Fahrzeuge könnten auch andere Sicherheitsaktivitäten in der Automobilindustrie von einer Automatisierung mit Hilfe von Großen Sprachmodellen profitieren. Einige Beispiele sind:

Risikoanalyse und Risikobewertung:

Verwendung von LLMs zur Analyse von Risikofaktoren und zur Bewertung potenzieller Risiken im Zusammenhang mit Fahrzeugsystemen und -funktionen.
Automatisierte Generierung von Risikoberichten und -bewertungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten und -analysen.

Sicherheitsüberprüfungen und Audits:

Automatisierte Durchführung von Sicherheitsüberprüfungen und Audits, um sicherzustellen, dass Fahrzeugsysteme und -komponenten den Sicherheitsstandards entsprechen.
Verwendung von LLMs zur Identifizierung von Sicherheitslücken und potenziellen Schwachstellen in der Fahrzeugsoftware.

Sicherheitsschulungen und -trainings:

Entwicklung von automatisierten Schulungsprogrammen und -materialien für Sicherheitsfachkräfte und Ingenieure in der Automobilindustrie.
Verwendung von LLMs zur Erstellung von Schulungsinhalten und zur Durchführung von Sicherheitsschulungen für Mitarbeiter.

Durch die Automatisierung von Sicherheitsaktivitäten mit Hilfe von Großen Sprachmodellen können Effizienzsteigerungen, konsistente Ergebnisse und eine verbesserte Sicherheit in der Automobilindustrie erreicht werden.