Sicherheit in autonomen Systemen mit datengestützten Ansätzen gewährleisten

In den letzten Jahren sind autonome Systeme ein fester Bestandteil unseres Alltags geworden. Diese Systeme können komplexe Aufgaben erledigen, aber ihre Sicherheit bleibt eine grosse Herausforderung. Traditionelle Sicherheitsmethoden erfordern oft detaillierte Modelle des Systems, die teuer und zeitaufwendig zu entwickeln sind. Auf der anderen Seite können neuere Methoden, die auf datenbasiertem Lernen basieren, wie Reinforcement Learning, aus Erfahrung lernen, bieten aber oft keine starken Sicherheitsgarantien. Das stellt uns vor die Frage: Wie können wir Sicherheit gewährleisten und gleichzeitig von den Fortschritten in den lernbasierten Ansätzen profitieren?

#Die Herausforderung der Sicherheit

Sicherheit in einem System bedeutet, dass seine Aktionen innerhalb akzeptabler Grenzen bleiben. Dazu gehören verschiedene Methoden, die helfen, die Kontrolle innerhalb sicherer Grenzen zu halten. Zum Beispiel können verschiedene Techniken die Eingaben so ändern, dass das System nicht in unsichere Bereiche vordringt. Allerdings basieren die meisten aktuellen Sicherheitslösungen stark auf dem Wissen über die internen Abläufe des Systems und haben Schwierigkeiten mit Veränderungen oder unerwarteten Situationen.

#Was sind Sicherheitsfilter?

Sicherheitsfilter funktionieren wie Sicherheitsnetze für lernende Systeme. Sie bewerten die Eingaben, die von den Lernalgorithmen kommen, und passen sie leicht an, wenn sie zu unsicheren Verhalten führen könnten. So sorgt der Filter dafür, dass das System sicher bleibt, ohne den Lernprozess zu sehr zu stören. Sicherheitsfilter können sich an verschiedene Lernalgorithmen anpassen, was sie ziemlich vielseitig macht.

#Einführung des datengetriebenen Sicherheitsfilters (DDSF)

Um die Probleme traditioneller Sicherheitsmethoden anzugehen, wird ein neuer Ansatz – der datengetriebene Sicherheitsfilter (DDSF) – vorgeschlagen. Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, verfügbare Daten aus den vergangenen Verhaltensweisen des Systems zu nutzen, anstatt auf komplexe Modelle zu setzen. Der DDSF benötigt nur Eingabe- und Ausgabedaten, was bedeutet, dass er nicht jedes interne Detail darüber wissen muss, wie das System funktioniert. Das macht die Implementierung einfacher und schneller.

#Wie funktioniert der DDSF?

Der datengetriebene Sicherheitsfilter funktioniert, indem er die vergangene Leistung untersucht. Er sucht nach sicheren Mustern in den Daten und nutzt diese Informationen, um Eingaben, die unsicher sein könnten, entsprechend anzupassen. Der Filter verwandelt diese riskanten Eingaben in sicherere, wobei er so wenig Anpassung wie möglich vornimmt. Man kann sich das wie einen leicht anderen Weg vorstellen, um einen Schlagloch zu umgehen, anstatt die gesamte Route neu zu planen.

#Sicherheitsset und Backup-Trajectories

Der DDSF definiert, was als "sicher" gilt, indem er eine Sammlung sicherer Trajektorien festlegt. Diese Trajektorien repräsentieren den Weg, dem das System idealerweise folgen sollte, um innerhalb der Sicherheitsgrenzen zu bleiben. Wenn eine Eingabe als unsicher eingestuft wird, kann der DDSF eine "Backup-Trajektorie" erstellen, die das System sicher zurück auf den richtigen Weg führt.

#Verwendung von Daten statt Modelle

Eine der herausragenden Eigenschaften des DDSF ist, dass er nicht auf komplexe Modelle des Systems angewiesen ist. Stattdessen nutzt er Historische Daten – was in der Vergangenheit passiert ist. Das bedeutet, dass der DDSF auch dann effektiv arbeiten kann, wenn das System etwas Unerwartetes erlebt, weil er sich auf reale Eingabe-Ausgabe-Beziehungen stützt, anstatt auf abstrakte Modelle.

#Sicheres Lernen fördern

Indem wir Sicherheitsfilter wie den DDSF in lernbasierten Steuerungen integrieren, können wir die Kraft der Daten nutzen und gleichzeitig die Sicherheit gewährleisten. Dadurch können Systeme lernen und sich anpassen, ohne ihre Sicherheit zu gefährden. Der DDSF fungiert als unterstützende Schicht, die sicherstellt, dass Lernalgorithmen keine unsicheren Ergebnisse produzieren.

#Simulationsbeispiele

Um zu zeigen, wie der DDSF in der Praxis funktioniert, betrachten wir zwei Beispiele: einen Quadrokopter mit sechs Freiheitsgraden und ein adaptives Abstandsregelsystem.

#Beispiel 1: Quadrokopter mit sechs Freiheitsgraden

Das erste Beispiel betrifft einen Quadrokopter, eine Art Drohne. Der Quadrokopter ist oft instabil und kann leicht ausser Kontrolle geraten. Mit dem DDSF können wir Lerninputs auf den Quadrokopter anwenden und gleichzeitig sicherstellen, dass er seine sicheren Betriebsgrenzen nicht überschreitet. Während der Simulation, selbst wenn die Lerninputs den Quadrokopter dazu bringen könnten, aus seiner Sicherheitszone herauszufallen, greift der DDSF ein, um leichte Anpassungen vorzunehmen und den Quadrokopter stabil und innerhalb seiner Grenzen zu halten.

#Beispiel 2: Adaptives Abstandsregelsystem

Das zweite Beispiel betrifft ein Fahrzeug-Folgesystem, bei dem ein Auto einen sicheren Abstand zu einem anderen Fahrzeug einhalten muss. In diesem Fall muss das System unbekannte Zeitverzögerungen berücksichtigen, wie Reaktionszeiten oder Systemverzögerungen. Der DDSF hilft, Lerninputs zu steuern, die zu unsicheren Abständen zwischen den Autos führen könnten. Indem er diese Eingaben auf der Grundlage vergangener Daten anpasst, sorgt der DDSF dafür, dass das nachfolgende Auto einen sicheren Abstand einhält, unabhängig von den Verzögerungen.

#Vorteile von datengetriebenen Sicherheitsfiltern

Der DDSF-Ansatz bietet mehrere Vorteile:

1. Keine Notwendigkeit für komplexe Modelle: Der DDSF nutzt historische Daten, um Sicherheit zu gewährleisten, und verzichtet damit auf komplexe Modelle, die die Implementierung verzögern können.
2. Effektiv in unsicheren Umgebungen: Der DDSF kann effektiv in Situationen arbeiten, in denen das Verhalten des Systems nicht vollständig verstanden wird, was ihn robust gegen unerwartete Änderungen macht.
3. Minimale Anpassung: Das Ziel des DDSF ist es, die kleinsten notwendigen Änderungen vorzunehmen, um das System sicher zu halten, sodass der Lernprozess reibungslos weiterlaufen kann.

#Herausforderungen und zukünftige Richtungen

Obwohl der DDSF einen bedeutenden Schritt nach vorne darstellt, gibt es einige Herausforderungen. In realen Systemen können Störungen und Rauschen zu Vorhersagefehlern führen. Durch das Straffen von Einschränkungen und das Anpassen von Parametern kann der DDSF jedoch weiterhin effektiv bleiben.

In Zukunft können Forscher daran arbeiten, den DDSF weiter zu verfeinern, um ihn möglicherweise effizienter für längere Vorhersagezeiträume zu machen. Ziel wäre es, sicherzustellen, dass der DDSF rechnerisch machbar bleibt, ohne die Sicherheit zu gefährden.

#Fazit

Der datengetriebene Sicherheitsfilter stellt einen neuartigen Ansatz dar, um Sicherheit in lernbasierten Systemen zu gewährleisten. Durch die Verwendung historischer Leistungsdaten kann der DDSF autonomen Systemen helfen, komplexe Aufgaben zu bewältigen und gleichzeitig sichere Betriebsgrenzen einzuhalten. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung sichererer und effizienterer autonomer Systeme, die sich anpassen und lernen können, um realen Herausforderungen zu begegnen. Während sich die Technologie weiterentwickelt, werden Lösungen wie der DDSF entscheidend sein, um Innovation und Sicherheit in Einklang zu bringen.