Rigorose Validierung und Verifizierung für verlässliche und sichere Softwaresysteme
Die besondere Herausforderung liegt hier in der Entwicklung und dem Betrieb von sicheren, lernfähigen CPS. Diese Systeme verfügen über die Fähigkeit, autonom zu reagieren und Entscheidungen zu treffen, und sind gleichzeitig in der Lage, mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) aus Daten und Erfahrungen zu lernen. Infolgedessen können diese kognitiven Systeme ihr Verhalten an sich verändernde Umgebungen anpassen. Die zunehmende Komplexität und Konnektivität moderner digitaler Systeme stellt jedoch eine weitere Herausforderung für die Gewährleistung von Sicherheit und Schutz dar. Die Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von autonomen CPS-basierten Produkten ist daher die Verfügbarkeit wirksamer und erschwinglicher Validierungsmethoden.
Bei den Forschungsaktivitäten stützt sich fortiss in erster Linie auf formale Methoden wie Modellprüfung, statische Analyse, Lösen von Beschränkungen usw. und deren Integration mit anderen Methoden wie Testen, um eine effiziente Analyse komplexer Software zu ermöglichen. Das Kompetenzfeld ist bestrebt, nicht nur neue Methoden zu entwickeln, sondern sie auch als Forschungsprototypen zu implementieren und ihre Leistung in verschiedenen realen Anwendungsfällen zu bewerten. Die Use Cases kommen häufig aus dem Automobilbereich, aber auch aus der Luft- und Raumfahrt. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem szenariobasierten Testen und dessen Kombination mit formalen Verifikationsmethoden, um eine höhere Testabdeckung und Vollständigkeit der resultierenden Zuverlässigkeitsargumente zu erreichen.
Die Forschungsaktivitäten des Kompetenzfelds SD tragen zur Entwicklung neuartiger Methoden zur Validierung und Zertifizierung autonomer cyber-physischer Systeme bei und ermöglichen so den Einsatz von KI-Technologien in sicherheitskritischen autonomen Softwaresystemen und -diensten.
