Sicherheit in autonomen Fahrzeugen gewährleisten: Eine komplexe Herausforderung

Cyber-physikalische Systeme (CPS) sind miteinander verbundene Systeme, die physische Komponenten mit Computer- und Netzwerkfähigkeiten kombinieren. Beispiele sind autonome Fahrzeuge, die auf fortschrittliche Technologie angewiesen sind, um sicher und effizient zu fahren. Allerdings ist es eine Herausforderung, sicherzustellen, dass diese Systeme sicher funktionieren, insbesondere wenn sie auf komplexe Machine Learning (ML)-Controller angewiesen sind. Diese Controller lernen aus Daten, können aber manchmal unberechenbar sein, was es schwer macht, ihren sicheren Betrieb zu garantieren.

#Die Herausforderung der Sicherheit in autonomen Fahrzeugen

Autonome Fahrzeuge sind so konzipiert, dass sie navigieren und Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen. Sie müssen auf verschiedene Situationen reagieren, wie andere Fahrzeuge, Fussgänger und Strassenbedingungen. Die Systeme, die sie antreiben, sind kompliziert und nutzen ML für die Entscheidungsfindung. Während ML grosse Mengen an Informationen verarbeiten und aus Erfahrungen lernen kann, liefert es nicht immer eindeutige Beweise dafür, dass es sicher arbeitet. Diese Unsicherheit wirft Bedenken hinsichtlich der Sicherheit dieser Fahrzeuge in der realen Welt auf.

#Ansätze zur Verbesserung der Sicherheit

Um Sicherheitsbedenken zu adressieren, haben Forscher vorgeschlagen, Runtime Assurance Architectures zu verwenden. Diese Strukturen überwachen die Leistung des Fahrzeugs und können auf sicherere Modi umschalten, wenn ein Risiko erkannt wird. Wenn ein autonomes Fahrzeug zum Beispiel erkennt, dass es in eine gefährliche Situation eintritt, kann es automatisch zu einem geprüften, sichereren Controller wechseln, der auf Sicherheit getestet wurde. Diese dynamische Anpassung hilft, einen sicheren Betrieb aufrechtzuerhalten und effektiv auf Risiken zu reagieren.

#Verständnis des Risikomanagements

Um die Sicherheit von CPS, insbesondere in autonomen Fahrzeugen, zu gewährleisten, ist das Risikomanagement entscheidend. Verschiedene Risikostufen können definiert werden, basierend auf potenziellen Gefahren, die in verschiedenen Szenarien auftreten könnten. Zum Beispiel könnte ein Fahrzeug während seines Betriebs vier Risikostufen identifizieren. Das niedrigste Risiko zeigt einen sicheren Betrieb an, während das höchste Risiko sofortige Massnahmen erfordert, um Unfälle zu verhindern.

Das Entscheidungssystem im Fahrzeug bewertet diese Risikostufen regelmässig. Wenn das Risiko als akzeptabel eingestuft wird, fährt das Fahrzeug normal. Wenn jedoch eine höhere Risikostufe erkannt wird, wechselt das System in einen sichereren Modus und aktiviert den geprüften Controller, um das Risiko zu reduzieren.

#Bedeutung der Abtastzeit

Die Geschwindigkeit, mit der das System Risiken bewerten kann – auch als Abtastzeit bezeichnet – ist entscheidend für die Gewährleistung der Sicherheit. Ist die Abtastzeit zu lang, kann das System nicht rechtzeitig steigende Risiken erkennen. Umgekehrt, wenn sie zu kurz ist, kann es das System überfordern, was die effektive Entscheidungsfindung erschwert. Das richtige Gleichgewicht zu finden, ist entscheidend für die Gesamtleistung des Systems.

#Nachweis von Sicherheitsmerkmalen

Es gibt zwei Hauptsicherheitsmerkmale, die Ingenieure nachweisen müssen, um die Wirksamkeit dieser Sicherheitssysteme zu gewährleisten:

1. Angemessenheit der Abtastzeit: Die Abtastzeit muss kurz genug sein, um Anstiege im Risiko zu erfassen, ohne kritische Änderungen in der Umgebung zu übersehen.
2. Wiederherstellbarkeit: Wenn das Risikoniveau eines Fahrzeugs über akzeptable Grenzen steigt, sollte es innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens in einen sicheren Zustand zurückkehren, ohne in einen noch riskanteren Zustand zu geraten.

Um diese Eigenschaften nachzuweisen, haben Forscher Methoden entwickelt, um formale Beweise automatisch zu erzeugen. Diese Automatisierung vereinfacht den Verifizierungsprozess und ermöglicht eine schnellere Bewertung der Systemsicherheit.

#Logische Szenarien und Beispiele

Um besser zu verstehen, wie CPS unter verschiedenen Bedingungen funktionieren, erstellen Forscher logische Szenarien. Diese Szenarien repräsentieren verschiedene Situationen, die ein autonomes Fahrzeug antreffen könnte, wie das Überqueren einer Fussgängerzone oder das Folgen eines anderen Fahrzeugs.

In einem Fussgängerüberqueren-Szenario muss das Fahrzeug beispielsweise erkennen, wann ein Fussgänger die Strasse überqueren will. Das operationale Design des Systems gibt spezifische Parameter vor, die sichere Geschwindigkeiten, Abstände zur Überquerung und die Reaktion bei Erkennung eines Fussgängers diktieren. Die Fähigkeit des Fahrzeugs, diese Informationen zu verarbeiten und entsprechend zu handeln, ist entscheidend für die Gewährleistung der Sicherheit.

Ein weiteres häufiges Szenario ist das Fahrzeugfolgen, bei dem ein Auto einen sicheren Abstand hinter einem anderen einhalten muss. Das Fahrzeug muss die Geschwindigkeit und Position des führenden Fahrzeugs überwachen und gleichzeitig sicherstellen, dass es nicht zu nah kommt. Das Verständnis der Dynamik dieser Interaktion ist entscheidend, um Unfälle zu vermeiden.

#Risikostufen und Sicherheitsmerkmale

Bei der Definition von Sicherheit für diese Szenarien kategorisieren Forscher Vorfälle in Risikostufen. Jedes Sicherheitsmerkmal legt fest, was einen sicheren Betrieb für das System ausmacht. Zum Beispiel könnte ein Merkmal den minimalen Abstand definieren, den ein Fahrzeug zu einem Fussgänger einhalten sollte, um Unfälle zu vermeiden.

Forscher entwickeln auch mehrere Sicherheitsmerkmale, die verschiedenen Risikostufen entsprechen. Jedes Merkmal erlaubt unterschiedliche Grade akzeptablen Risikos und hilft dem Fahrzeug, angemessen zu reagieren. Diese Struktur sorgt dafür, dass das Fahrzeug, wenn sich Situationen ändern, seine Strategie anpassen kann, um die Sicherheit zu gewährleisten.

#Wiederherstellbarkeit und Resilienz

Resilienz in CPS bezieht sich auf die Fähigkeit des Systems, sich von unerwarteten Risiken zu erholen. Wenn eine Situation eskaliert und das Fahrzeug ein höheres Risikoniveau erreicht, sollte es Protokolle haben, um die Sicherheit wiederherzustellen. Die Definition von Wiederherstellbarkeit betont, dass, wenn Risiken über akzeptable Grenzen steigen, das System sofort handeln muss, um diese zu reduzieren.

Wiederherstellbarkeit erfordert zwei wesentliche Bedingungen:

1. Das System darf niemals eine Konfiguration erreichen, die zu einer unsicheren Situation führen könnte.
2. Wenn das Fahrzeug ein minimales Sicherheitsmerkmal erreicht, muss es innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens in einen sichereren Zustand zurückkehren.

Das sorgfältige Design dieser Kriterien ermöglicht eine robustere Leistung und hilft sicherzustellen, dass das Fahrzeug effektiv auf Risiken reagieren kann.

#Experimentelle Ergebnisse

Um die vorgeschlagenen Methoden zur Überprüfung von Sicherheitsmerkmalen zu validieren, führen Forscher Experimente mit verschiedenen Szenarien durch. Diese Experimente bewerten verschiedene Konfigurationen und die Reaktionen des Fahrzeugs auf simulierte Situationen. Sie untersuchen, wie effektiv das Fahrzeug die Sicherheit aufrechterhalten kann, während es auf sich ändernde Risikostufen und Unsicherheiten in der physischen Umgebung und seinen internen Systemen reagiert.

Mit fortschrittlichen computergestützten Werkzeugen können die Forscher den Prozess der Überprüfung von Sicherheitsmerkmalen automatisieren. Diese Werkzeuge helfen dabei, potenzielle Risiken zu identifizieren und den Verifizierungsprozess zu optimieren, was es einfacher macht, sicherzustellen, dass das System unter verschiedenen Bedingungen sicher arbeitet.

#Fazit

Da die Technologie hinter cyber-physikalischen Systemen weiterhin fortschreitet, wird es immer wichtiger, ihre Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Forscher und Ingenieure konzentrieren sich darauf, neue Methoden und Werkzeuge zu entwickeln, um die Überprüfung von Sicherheitsmerkmalen zu automatisieren, insbesondere in komplexen Systemen wie autonomen Fahrzeugen. Indem sie die Herausforderungen des Risikomanagements, der Abtastzeit und der Wiederherstellbarkeit angehen, arbeiten sie daran, effektivere und sicherere Systeme für die Zukunft zu schaffen.

Der Fortschritt in diesem Bereich verbessert nicht nur die Sicherheit autonomer Fahrzeuge, sondern legt auch den Grundstein für zukünftige technologische Fortschritte und ebnet den Weg für eine sicherere und zuverlässigere Interaktion zwischen Menschen und Maschinen.