Context: Safety is of paramount importance for cyber-physical systems in domains such as automotive, robotics, and avionics. Formal methods such as model checking are one way to ensure the safety of cyber-physical systems. However, adoption of formal methods in industry is hindered by usability issues, particularly the difficulty of understanding model checking results. Objective: We want to provide an overview of the state of the art for counterexample explanation by investigating the contexts, techniques, and evaluation of research approaches in this field. This overview shall provide an understanding of current and guide future research. Method: To provide this overview, we conducted a systematic literature review. The survey comprises 116 publications that address counterexample explanations for model checking. Results: Most primary studies provide counterexample explanations graphically or as traces, minimize counterexamples to reduce complexity, localize errors in the models expressed in the input formats of model checkers, support linear temporal logic or computation tree logic specifications, and use model checkers of the Symbolic Model Verifier family. Several studies evaluate their approaches in safety-critical domains with industrial applications. Conclusion: We notably see a lack of research on counterexample explanation that targets probabilistic and real-time systems, leverages the explanations to domain-specific models, and evaluates approaches in user studies. We conclude by discussing the adequacy of different types of explanations for users with varying domain and formal methods expertise, showing the need to support laypersons in understanding model checking results to increase adoption of formal methods in industry.


翻译:安全是汽车、机器人和航空等领域的网络物理系统至关重要。模型检查等正式方法是确保网络物理系统安全的一种方法。然而,在行业中采用正式方法受到易用性问题的阻碍,特别是难以理解模式检查结果。目标:我们要通过调查背景、技术和对该领域研究方法的评价,提供对反推理解释的先进程度概览。本概览应使人们了解当前研究情况并指导今后的研究。方法:为了提供这一概览,我们进行了系统的文献审查。调查包括116份出版物,这些出版物涉及对模式检查的反比解释。结果:大多数主要研究都以图表形式或作为痕迹提供反比解释,尽量减少反比说明,以降低复杂性,将模型输入格式中显示的错误地方化,支持线性时间逻辑或计算树逻辑规格,以及使用符号模型正式版本支持。本概览将评估其在工业应用的安全临界领域的做法。结论:我们特别看到缺乏关于反比照解释系统解释方法的研究,我们通过对反比式解释方法进行实地分析,并分析对用户的准确性解释方法进行评估。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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