Automatisation de l'assurance sécurité : L'approche CoDefeater

Quand il s'agit de systèmes critiques pour la sécurité, comme ceux utilisés dans la santé, le transport, l'énergie et l'aviation, s'assurer qu'ils fonctionnent en toute sécurité est super important. Ces systèmes peuvent avoir des conséquences graves s'ils échouent, pouvant causer des dommages aux personnes, à l'environnement et aux biens. Du coup, il y a un gros besoin de méthodes pour prouver que ces systèmes sont sûrs à utiliser.

Une façon de le faire, c’est avec des cas d’assurance. Un Cas d'assurance expose des affirmations sur le fonctionnement d'un système et donne des arguments et des preuves pour soutenir ces affirmations. Cependant, un défi avec ces cas, c'est qu'ils peuvent parfois manquer des points importants ou des arguments qui affaiblissent les affirmations, appelés "défaites". Ces défaites peuvent être considérées comme des doutes ou des preuves qui remettent en question les affirmations faites dans les cas d’assurance. Identifier et traiter ces défaites est crucial pour s'assurer que les affirmations de sécurité sont valides et fiables.

#Qu'est-ce que les Défaites ?

Les défaites mettent en lumière des problèmes ou des lacunes dans les preuves qui soutiennent les affirmations. Par exemple, si une affirmation dit qu'une batterie a suffisamment de charge, une défaite pourrait souligner un défaut dans le système de surveillance de la batterie qui pourrait conduire à une fausse hypothèse sur son niveau de charge.

Dans beaucoup de cas, trouver ces défaites repose sur l'expertise et le jugement des analystes de sécurité. Ça rend le process plutôt lourd et long. Les analystes de sécurité doivent souvent réfléchir de manière créative aux possibles faiblesses dans les arguments, ce qui complique encore la tâche. La nature évolutive de la technologie et des régulations complique encore plus les choses, rendant essentiel de revoir et actualiser en continu les cas d’assurance.

#CoDefeater : Une Approche Automatisée

Pour aider à trouver les défaites, on propose un processus appelé CoDefeater. Cette méthode utilise des grands modèles de langage (LLMs) pour aider à identifier et générer des défaites pour les cas d’assurance. Les LLMs sont des modèles informatiques capables de comprendre et de générer du langage humain, ce qui les rend utiles pour diverses tâches en ingénierie logicielle.

L'idée derrière CoDefeater est qu'utiliser des LLMs pourrait automatiser le processus de recherche de défaites, rendant ça plus rapide et efficace. Les premiers résultats des tests de CoDefeater sur des cas d’assurance du monde réel indiquent que les LLMs peuvent identifier efficacement des défaites connues et inconnues. Ça pourrait aider les analystes de sécurité à se sentir plus confiants dans leurs cas d’assurance en améliorant leur exhaustivité et leur fiabilité.

#Les Cas d’Assurance Expliqués

Un cas d'assurance est construit de manière structurée. Il consiste en des affirmations sur le fonctionnement d'un système dans un environnement spécifique, soutenues par des arguments et des preuves. Plusieurs notations formelles existent pour documenter ces cas, comme la Notation de Structuration d'Objectifs et les Arguments-Requêtes-Peuvent.

Cependant, un problème survient quand ces notations ne sont pas complètement exhaustives ou peuvent être incertaines. Ça peut mener à une confiance dans des affirmations qui ne tiendraient pas sous analyse, menant finalement à des échecs. Un exemple bien connu est un accident aérien causé par un raisonnement insuffisant dans le cas de sécurité d'un système.

Pour renforcer les cas d’assurance, il est essentiel de repérer et de traiter les défaites, qui exposent des lacunes dans le raisonnement ou dans les preuves. Identifier les défaites reste un défi et est généralement un processus manuel. Ça entraîne un risque de biais, où les analystes humains pourraient manquer des points importants.

#Le Rôle des Modèles de Langage

Des avancées récentes ont montré que les LLMs peuvent aider à automatiser diverses tâches en ingénierie logicielle, y compris la génération de tests et la recherche de défauts dans les systèmes. Ces modèles ont aussi montré leur potentiel pour des tâches nécessitant une compréhension complexe, comme la collecte de besoins et la création de code. Grâce à ces capacités, on a commencé à investiguer si les LLMs pouvaient aider à identifier les défaites dans les cas d’assurance.

Malgré l'intérêt croissant pour l'utilisation des LLMs à cette fin, il y a un manque d'études empiriques examinant leur efficacité. Donc, on avait pour objectif d'évaluer le potentiel des LLMs pour aider à identifier les défaites et à soutenir les analystes de sécurité dans ce processus.

#Questions de Recherche

Pour guider notre enquête, on s'est concentré sur deux questions principales :

1. Quelle est l'efficacité des LLMs pour identifier et analyser les défaites dans les cas d’assurance ?
2. Les LLMs peuvent-ils aider les praticiens à générer des défaites nouvelles et utiles ?

#Mise en Place de l'Expérience

On a mené des expériences en utilisant deux cas d’assurance. Le premier cas venait du Grand Collisionneur de Hadrons, qui devait s'assurer que son système de protection des machines pouvait éviter des dommages. Le deuxième cas concernait des systèmes aériens sans pilote (SUAS), spécifiquement sur l'affirmation que la batterie avait une charge suffisante pour sa mission.

Pour analyser l’efficacité du LLM, on a utilisé ChatGPT, un modèle de langage bien connu. Les expériences consistaient à présenter des tâches au modèle et à évaluer ses réponses en termes de précision et de pertinence.

#Critères d'Évaluation

Étant donné la complexité des tâches, on avait besoin d'une façon claire d'évaluer la performance du modèle. On a compté sur des évaluations humaines pour classer les réponses comme des correspondances complètes, des correspondances partielles ou aucune correspondance par rapport aux défaites de vérité établie.

Pour l’évaluation des nouvelles défaites, on a vérifié si les défaites générées par le LLM étaient raisonnables et pouvaient potentiellement s'intégrer dans la vérité établie. Cette approche visait à évaluer la créativité et l’efficacité du modèle dans la génération de nouvelles idées.

#Résultats

#Efficacité dans l'Identification des Défaites

Les résultats ont montré que le LLM était efficace pour identifier les défaites. Dans un cadre zero-shot, où le modèle n'avait pas d'exemples préalables, il a réussi à identifier complètement un grand nombre de défaites et à partiellement identifier d'autres. Même dans des cas complexes, la performance du modèle était remarquablement bonne.

Cependant, certaines défaites n'ont pas été identifiées, souvent celles nécessitant des connaissances spécifiques au domaine ou questionnant des hypothèses implicites. Par exemple, en analysant une affirmation liée à des signaux de surveillance, le LLM pouvait manquer une défaite qui questionnait la validité du signal surveillé.

#Utilité dans la Génération de Nouvelles Défaites

Quand on a demandé au LLM de fournir des défaites supplémentaires pour le cas sUAS, il a réussi à générer cinq nouvelles défaites. Celles-ci ont été jugées raisonnables après enquête et ont mis en lumière des problèmes potentiels liés à des drains de puissance inattendus ou à des interférences externes.

Une suggestion intéressante était que des oiseaux pourraient attaquer le sUAS, un exemple de la façon dont les LLMs peuvent aider à identifier des risques qui ne viendraient pas initialement à l'esprit.

#Défis et Opportunités

Bien que les résultats soient prometteurs, plusieurs défis sont apparus. Concevoir des invites efficaces pour le LLM s'est avéré crucial, car elles influençaient considérablement la qualité des réponses. Trouver le bon équilibre entre générer des idées créatives et rester pertinent par rapport à la tâche en cours était une préoccupation constante.

De plus, le LLM fournissait non seulement des défaites, mais aussi des justifications pour ses suggestions. Cela pourrait aider les analystes à comprendre la faisabilité d'une défaite et les moyens potentiels pour y faire face. De futures recherches pourront explorer de meilleures techniques pour inciter le LLM à améliorer ses capacités.

#Conclusion et Prochaines Étapes

Le processus CoDefeater offre une approche innovante pour découvrir des défaites dans les cas d’assurance en utilisant des LLMs. Nos expériences ont montré les capacités zero-shot du modèle pour identifier des défaites connues et son potentiel pour aider les analystes à en générer de nouvelles.

Alors qu'on avance, des études plus approfondies sont nécessaires pour valider ces résultats et explorer différents modèles et techniques. Avec le temps, les améliorations des LLMs et leur formation pourraient mener à des performances encore meilleures pour aider les analystes de sécurité avec les cas d’assurance, contribuant finalement à des systèmes plus sûrs et plus fiables.