削减不确定性：面向流式运行时监控的 Zonotope 抽象
编程语言
2026-01-19 v1
摘要
基于流的监控通过将传感器测量的输入流转换为决定判定的输出流，来评估安全关键系统的健康状况。这些输入通常被视为物理状态的精确表示，尽管真实传感器会引入校准和测量误差。此类误差通过监控器的计算传播，并可能扭曲最终判定。带有符号松弛变量的仿射算术可以精确跟踪这些误差，但独立的测量噪声在每次测量事件中引入新的松弛变量，导致监控器的状态表示随时间无界增长。因此，任何有界内存监控算法都必须在运行时以产生可靠近似的方式统一松弛变量。本文引入 zonotope 作为 RLola 规范在线监控的抽象域。我们证明 zonotope 能精确捕获监控器的仿射状态，且其过近似产生可靠的有界内存监控器。我们在运行时监控背景下比较了不同的 zonotope 过近似策略，评估了它们的性能和误报率。
关键词
引用
@article{arxiv.2601.11358,
title = {Cutting Corners on Uncertainty: Zonotope Abstractions for Stream-based Runtime Monitoring},
author = {Bernd Finkbeiner and Martin Fränzle and Florian Kohn and Paul Kröger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.11358},
year = {2026}
}