基于贝叶斯优化的信息物理系统伪证生成
系统与控制
2025-02-13 v3 机器学习
系统与控制
摘要
信息物理系统(CPSs)通常复杂且安全关键，使得确保系统满足其规约既具挑战又至关重要。基于仿真的伪证生成是一种实用的测试技术，可提升对CPS正确性的信心，因其仅需系统可被仿真。减少伪证生成所需的计算密集型仿真次数是关键问题。本研究探讨贝叶斯优化(BO)——一种样本高效的方法，通过学习代理模型来捕捉输入信号参数化与规约评估之间的关系。我们提出对基础BO的两项增强以改进伪证生成：(1)利用局部代理模型；(2)运用用户的先验知识。此外，我们通过提出并评估多种替代方案，解决了伪证生成中采集函数的构建问题。我们的基准评估表明，在BO中使用局部代理模型对伪证生成具有挑战性的基准示例有显著改进。研究发现，在仿真预算受限时，融入先验知识尤为有益。对于某些基准问题，采集函数的选择明显影响成功伪证所需仿真次数。
引用
@article{arxiv.2209.06735,
title = {Falsification of Cyber-Physical Systems using Bayesian Optimization},
author = {Zahra Ramezani and Kenan Šehić and Luigi Nardi and Knut Åkesson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.06735},
year = {2025}
}
备注
Accepted in ACM Transactions on Embedded Computing Systems