在汽车软件中安全使用机器学习：对 ISO 26262 软件过程需求的评估与适配
机器学习
2018-08-07 v1 软件工程
机器学习
摘要
机器学习（ML）在软件开发的许多领域中的应用日益增多，汽车软件开发也不例外。特别是高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统（ADS）是 ML 发挥重要作用的两个领域。在汽车开发中，安全性是一个关键目标，ISO 26262 等标准的出现有助于以系统且一致的方式聚焦行业实践以解决安全问题。遗憾的是，这些标准并非为容纳 ML 或 ADS 所提供的此类功能而设计，这在创新需求与安全改进需求之间造成了冲突。在本报告中，我们通过对 ISO 26262 针对 ML（特别是在监督学习背景下）的详细评估与适配，采取措施解决这一冲突。首先，我们分析作为冲突根源的关键因素。然后，我们评估每项软件开发过程要求（ISO 26262 第 6 部分）对 ML 的适用性。在存在缺口之处，我们提出新的要求以填补缺口。最后，我们讨论这一适配并扩展的第 6 部分变体在 ML 开发场景中的应用。
引用
@article{arxiv.1808.01614,
title = {Using Machine Learning Safely in Automotive Software: An Assessment and Adaption of Software Process Requirements in ISO 26262},
author = {Rick Salay and Krzysztof Czarnecki},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.01614},
year = {2018}
}