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Einführung von MARVeLus: Eine neue Sprache für cyber-physische Systeme

MARVeLus verbindet Verifizierung und Implementierung für sicherere cyber-physikalische Systeme.

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Inhaltsverzeichnis

Cyber-Physikalische Systeme (CPS) sind Systeme, die Software mit physischen Komponenten kombinieren. Beispiele dafür sind Roboter, Fahrzeuge und verschiedene industrielle Prozesse. Diese Systeme spielen oft eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung der Sicherheit von Menschen, Eigentum und der Umwelt. Daher ist es super wichtig, dass die Software, die sie steuert, korrekt und zuverlässig ist. Einfache Testmethoden reichen oft nicht aus, da die Interaktion zwischen der Software und der physischen Welt komplex und unvorhersehbar sein kann.

Um diese Herausforderung anzugehen, werden formale Verifikationsmethoden eingesetzt. Diese Methoden bieten stärkere Sicherheitsgarantien, hängen jedoch davon ab, wie genau das verifiziertes System sein reales Pendant darstellt. Eine grosse Herausforderung ist, dass gängige Programmiersprachen, die für CPS verwendet werden, schwer zu verifizieren sind, während diejenigen, die leichter zu verifizieren sind, wichtige Details der Implementierung abstrahieren könnten.

Der Bedarf an Verifikation in Cyber-Physikalischen Systemen

Viele Softwareanwendungen, mit denen wir interagieren, insbesondere in kritischen Bereichen wie Transport und industrielle Automatisierung, müssen nahtlos mit der physischen Umgebung arbeiten. Daher ist die Gewährleistung der Sicherheit dieser Systeme von grösster Bedeutung. Zum Beispiel kann ein Fehler in der Steuerungssoftware eines Fahrzeugs ernsthafte Risiken mit sich bringen.

Das Design sicherer CPS wird durch die Tatsache erschwert, dass umfassende Tests solcher Systeme eine Herausforderung darstellen. Das liegt daran, dass die physische Natur dieser Systeme es schwierig macht, jede potenzielle Konfiguration zu testen.

Formale Verifikation stellt sich als eine praktikable Lösung dar. Durch die Verwendung mathematischer Modelle zur Beschreibung des Verhaltens eines Systems wird es möglich, zu beweisen, dass bestimmte Sicherheitsbedingungen immer erfüllt sind. Traditionelle Modelle wie hybride Automaten werden oft verwendet, um CPS darzustellen, sie entsprechen jedoch nicht direkt ausführbarem Code.

Die Rolle der formalen Verifikation

Obwohl formale Verifikation gründlicher ist als Tests, bringt sie ihre eigenen Komplikationen mit sich. Gängige Programmiersprachen, die oft für CPS verwendet werden, sind schwer zu verifizieren, weil ihr Verhalten möglicherweise nicht gut definiert ist. Im Gegensatz dazu können speziell für die formale Verifikation entwickelte Sprachen wichtige Implementierungsdetails verlieren, was es schwierig macht, die entsprechenden Programme in der Praxis auszuführen.

Der Prozess der Übersetzung zwischen Verifikations- und Implementierungssprachen kann potenziell Fehler einführen, wenn Nuancen des ursprünglichen Systems nicht korrekt erfasst werden. Eine verifizierte Übersetzung ist möglich, erhöht jedoch die Komplexität des Softwareentwicklungsprozesses. Ideal wäre es, eine einzige Sprache zu haben, die sowohl Verifikation als auch Ausführung ermöglicht, um die Dinge für CPS-Entwickler zu vereinfachen.

Einführung von MARVeLus

Dieser Artikel präsentiert MARVeLus, eine Programmiersprache, die entwickelt wurde, um die Lücke zwischen Verifikation und Implementierung für CPS zu schliessen. Sie kombiniert die Vorteile formaler Verifikation mit den praktischen Bedürfnissen der Softwareentwicklung in einer einzigen Sprache.

MARVeLus schafft einen Rahmen, in dem Entwickler Eigenschaften ihrer CPS direkt im Code spezifizieren können. Die Sprache ermöglicht das Schreiben sicherer und zuverlässiger Systeme und bietet Werkzeuge, um zu beweisen, dass diese Systeme die erforderlichen Sicherheitsanforderungen erfüllen.

Merkmale von MARVeLus

Die MARVeLus-Sprache enthält mehrere wichtige Merkmale:

  1. Typensystem: MARVeLus hat ein verfeinertes Typensystem, das Entwicklern ermöglicht, die gewünschten Eigenschaften ihrer Programme anzugeben.
  2. Operationale Semantik: Die Sprache basiert auf Datenströmen, die Werte darstellen, die sich im Laufe der Zeit ändern. Dies ist besonders nützlich für die Modellierung von eingebetteten Systemen, die in Echtzeit reagieren müssen.
  3. Fehlerprüfung: Durch die Verwendung eines Typensystems, das logische Prädikate einbezieht, ermöglicht MARVeLus eine gründliche Fehlerprüfung zur Compile-Zeit und nicht zur Laufzeit.
  4. Integration mit bestehenden Tools: MARVeLus nutzt die bestehende Infrastruktur synchroner Programmiersprachen und stellt die Kompatibilität mit etablierten Methoden und Werkzeugen sicher.

Die Struktur der MARVeLus-Sprache

Syntax von MARVeLus

MARVeLus lässt sich von etablierten synchronen Programmiersprachen inspirieren. Es behandelt Programmwerte als Ströme, die sich im Laufe der Zeit ändern können. Die Syntax der Sprache ist so gestaltet, dass sie für Entwickler, die mit diesen Sprachen vertraut sind, intuitiv ist und gleichzeitig neue Funktionen für die Verifikation hinzufügt.

Typensystem

MARVeLus verwendet ein anspruchsvolles Typensystem, das die Hinzufügung logischer Einschränkungen direkt zu Datentypen ermöglicht. Das bedeutet, dass Entwickler nicht nur angeben können, welche Art von Daten ein Programm verarbeiten kann, sondern auch die Bedingungen, die für diese Daten wahr sein müssen.

Zum Beispiel könnte ein Typ in MARVeLus festlegen, dass bestimmte Werte immer nicht negativ sein müssen. Diese enge Integration ermöglicht stärkere Garantien über das Verhalten der endgültigen Software.

Stream-Semantik

Innerhalb von MARVeLus spiegeln Ströme Daten wider, die sich im Laufe der Zeit entwickeln können. Dies ist entscheidend für die Darstellung der sich ändernden Zustände in CPS. Die Sprache stellt sicher, dass jeder Stream in jedem Zyklus einen Wert produziert, was mit den Echtzeitanforderungen eingebetteter Systeme übereinstimmt.

Anwendungen von MARVeLus in der realen Welt

MARVeLus eignet sich für verschiedene Anwendungen in der realen Welt. Ein prominentes Beispiel ist die Automobilindustrie, insbesondere in sicherheitskritischen Systemen wie der Kollisionsvermeidung in Fahrzeugen.

Kollisionsvermeidungssystem

In einem typischen Szenario zur Kollisionsvermeidung muss das Auto einen sicheren Abstand zu anderen Fahrzeugen oder Hindernissen auf der Strasse einhalten. Mit MARVeLus kann ein Entwickler das Verhalten des Fahrzeugs in solchen Situationen spezifizieren und sicherstellen, dass die Sicherheitsanforderungen unter allen Bedingungen erfüllt sind.

Zum Beispiel kann das System so programmiert werden, dass ständig überprüft wird, ob der Abstand zum führenden Fahrzeug innerhalb eines sicheren Bereichs bleibt. Wenn der Abstand unter ein gewisses Niveau sinkt, kann die Software Brems- oder Beschleunigungsanpassungen auslösen.

Industrielle Automatisierung

In industriellen Umgebungen kann MARVeLus auch zur Steuerung von Maschinen verwendet werden. Stellen wir uns zum Beispiel einen Fabrikroboter vor, der mit der Montage von Teilen beauftragt ist. Der Roboter muss sicher neben Arbeitern und anderen Maschinen arbeiten. Durch die Verwendung von MARVeLus kann der Betrieb des Roboters verifiziert werden, um die Sicherheit zu gewährleisten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Implementierung von MARVeLus-Code

Beim Schreiben von MARVeLus-Code befolgen Entwickler bestimmte Konventionen, um sicherzustellen, dass Eigenschaften klar spezifiziert werden. Die Implementierung umfasst die Definition von Konstanten, Zustandsvariablen und Verhaltensweisen, die das CPS einhalten muss.

Definition des Systems

Im Code beginnen die Entwickler mit der Definition der Systemkonstanten. Diese Konstanten könnten maximale und minimale Werte für Variablen wie Geschwindigkeit oder Abstand umfassen. Sie definieren auch Zustandsvariablen, die den Status des Systems im Laufe der Zeit verfolgen.

Sicherheitsanforderungen

Sicherheitsbedingungen müssen direkt im Code spezifiziert werden. Diese Bedingungen beschränken das Verhalten des Systems, um einen sicheren Betrieb zu gewährleisten. Zum Beispiel könnte eine Sicherheitsanforderung vorsehen, dass ein Fahrzeug eine bestimmte Geschwindigkeit nicht überschreiten darf, bevor es eine Warnung auslösen kann.

Der Code kann logische Operatoren verwenden, um komplexe Bedingungen zu definieren und sicherzustellen, dass alle Szenarien berücksichtigt werden.

Herausforderungen und Überlegungen

Obwohl MARVeLus einen einheitlichen Rahmen für die Programmiersprache von CPS bietet, bleiben mehrere Herausforderungen bestehen:

  1. Komplexität: Die Einführung der formalen Verifikation erhöht die Komplexität des Entwicklungsprozesses. Entwickler müssen sowohl in Programmiersprachen als auch in Verifikationstechniken gut ausgebildet sein, um MARVeLus effektiv nutzen zu können.
  2. Lernkurve: Da MARVeLus neue Konzepte und Syntax integriert, gibt es eine Lernkurve für Entwickler, die von traditionellen Programmiersprachen umsteigen.
  3. Tool-Unterstützung: Obwohl MARVeLus auf bestehenden Technologien aufbaut, könnte die Verfügbarkeit robuster Werkzeuge für Design, Simulation und Verifikation die Akzeptanz der Sprache in verschiedenen Branchen beeinflussen.

Zukünftige Richtungen für MARVeLus

Die fortlaufende Entwicklung von MARVeLus zielt darauf ab, bestehende Herausforderungen anzugehen und seine Fähigkeiten zu erweitern. Zukünftige Verbesserungen könnten Folgendes umfassen:

  • Verbesserte Werkzeuge: Entwicklung benutzerfreundlicherer Tools für das Programmieren, Testen und Verifizieren von MARVeLus-Anwendungen.
  • Breitere Anwendungen: Erweiterung der Anwendbarkeit der Sprache auf eine grössere Bandbreite von CPS, einschliesslich komplexerer Systeme in Smart Cities, IoT-Geräten und Gesundheitstechnologien.
  • Community-Engagement: Aufbau einer Gemeinschaft von Nutzern und Mitwirkenden, um die Sprache kontinuierlich zu verbessern, indem Feedback eingeholt und auf neue Trends in der Technologie reagiert wird.

Fazit

MARVeLus stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Programmiersprachen für cyber-physikalische Systeme dar. Durch die Kombination von formaler Verifikation mit praktischer Implementierung bietet es Entwicklern eine leistungsstarke Möglichkeit, die Sicherheit und Zuverlässigkeit ihrer Systeme zu gewährleisten. Mit fortgesetzter Entwicklung und Unterstützung durch die Community könnte MARVeLus eine entscheidende Rolle in der Zukunft des sicheren und effizienten Designs von CPS spielen.

Originalquelle

Titel: Synchronous Programming with Refinement Types

Zusammenfassung: Cyber-Physical Systems (CPS) consist of software interacting with the physical world, such as robots, vehicles, and industrial processes. CPS are frequently responsible for the safety of lives, property, or the environment, and so software correctness must be determined with a high degree of certainty. To that end, simply testing a CPS is insufficient, as its interactions with the physical world may be difficult to predict, and unsafe conditions may not be immediately obvious. Formal verification can provide stronger safety guarantees but relies on the accuracy of the verified system in representing the real system. Bringing together verification and implementation can be challenging, as languages that are typically used to implement CPS are not easy to formally verify, and languages that lend themselves well to verification often abstract away low-level implementation details. Translation between verification and implementation languages is possible, but requires additional assurances in the translation process and increases software complexity; having both in a single language is desirable. This paper presents a formalization of MARVeLus, a CPS language which combines verification and implementation. We develop a metatheory for its synchronous refinement type system and demonstrate verified synchronous programs executing on real systems.

Autoren: Jiawei Chen, José Luiz Vargas de Mendonça, Bereket Shimels Ayele, Bereket Ngussie Bekele, Shayan Jalili, Pranjal Sharma, Nicholas Wohlfeil, Yicheng Zhang, Jean-Baptiste Jeannin

Letzte Aktualisierung: 2024-09-04 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2406.06221

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.06221

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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