Abstrakt. Vi introducerar konceptet Runtime Verification med State Estimation och visar hur detta koncept kan tillämpas för att uppskatta sannolikheten för att en timlig egenskap är tillfredsställd med en körning av ett program när övervakning overhead minskas genom provtagning. I sådana situationer kan det finnas luckor i de observerade programutförandena, vilket gör det svårt att uppskatta exakt. För att hantera effekterna av provtagning på körtidsverifiering, ser vi händelsesekvenser som observationssekvenser av en dold Markov-modell (HMM), använd en HMM-modell av det övervakade programmet för att "fylla in" provtagningsframkallade luckor i observationssekvenser, och utöka den klassiska framåtalgoritmen för HMM-statsuppskattning (bestämma sannolikheten för en tillståndssekvens, givet en observationssekvens) för att beräkna sannolikheten att egenskapen är nöjd med ett genomförande av programmet. För att bekräfta vårt tillvägagångssätt presenterar vi en fallstudie baserad på uppdragsprogramvaran för en Mars-rover. Resultaten från vår fallstudie visar hög förutsägelsenoggrannhet för de sannolikheter som beräknas av vår algoritm. De visar också att vår teknik är mycket mer exakt än att bara utvärdera den timliga egenskapen på de givna observationssekvenserna och ignorera luckorna.
Problemet vi överväger-skatta sannolikheten för att en säkerhetsfastighet kränks av ett program utförande när övervakning luckor kan vara närvarande-infördes i REF.
Runtime Verification with State Estimation
{'venue': 'RV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}