Nya framsteg i Deep Neural Networks (DNN) har lett till utvecklingen av DNN-drivna autonoma bilar som, med hjälp av sensorer som kamera, LiDAR, etc., kan köra utan någon mänsklig inblandning. De flesta stora tillverkare, inklusive Tesla, GM, Ford, BMW, och Waymo / Google arbetar på att bygga och testa olika typer av autonoma fordon. Lagstiftarna i flera amerikanska stater, inklusive Kalifornien, Texas och New York, har antagit ny lagstiftning för att påskynda processen att testa och distribuera autonoma fordon på sina vägar. Men trots deras spektakulära framsteg, DNNs, precis som traditionell programvara, visar ofta felaktiga eller oväntade hörn-fall beteenden som kan leda till potentiellt dödliga kollisioner. Flera sådana verkliga olyckor med autonoma bilar har redan inträffat, bland annat en olycka som ledde till döden. De flesta befintliga provningsmetoder för DNN-drivna fordon är starkt beroende av manuell insamling av provningsdata under olika körförhållanden som blir oöverkomligt dyra allteftersom antalet provningsförhållanden ökar. I detta dokument designar, implementerar och utvärderar vi DeepTest, ett systematiskt testverktyg för att automatiskt upptäcka felaktiga beteenden hos DNN-drivna fordon som kan leda till dödsolyckor. För det första är vårt verktyg utformat för att automatiskt generera testfall som utnyttjar verkliga förändringar i körförhållanden som regn, dimma, ljusförhållanden, etc. DeepTest utforskar systematiskt olika delar av DNN-logiken genom att generera testingångar som maximerar antalet aktiverade neuroner. DeepTest hittade tusentals felaktiga beteenden under olika realistiska körförhållanden (t.ex., suddig, regn, dimma, etc.) Många av dem leder till potentiellt dödliga krascher i tre topputförande DNN i självkörande Udacity bil utmaning. • Programvara och dess konstruktion → Test och felsökning av programvara; • Säkerhet och integritet → Program- och applikationssäkerhet; • Datametoder → Neurala nätverk;
Tian m.fl. implementera DeepTest för att automatiskt generera testfall genom bildomvandlingar och upptäcka felaktiga beteenden hos DL-baserade självkörande bilar REF.
DeepTest: automated testing of deep-neural-network-driven autonomous cars
{'venue': "ICSE '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}