欢迎您的新型 AI 同事：基于拴绳大型语言模型的安全分析
软件工程
2024-03-15 v1 人工智能
摘要
DevOps 是许多行业（包括自动驾驶汽车开发）的必备条件。在这些环境中，有些迭代活动会减慢 SafetyOps 周期的速度。这类活动之一是“危险分析与风险评估”(HARA)，它是启动安全需求规范的关键步骤。作为加快此步骤速度的潜在方法，我们研究了大型语言模型(LLM)的能力。我们的目标是系统评估其在安全工程领域的应用潜力。为此，我们提出了一种框架，以支持对 HARA 实现更高程度的自动化。尽管我们尽可能自动化此过程，但专家审查仍是确保分析结果有效性和正确性的关键，需作出必要的修改。
引用
@article{arxiv.2403.09565,
title = {Welcome Your New AI Teammate: On Safety Analysis by Leashing Large Language Models},
author = {Ali Nouri and Beatriz Cabrero-Daniel and Fredrik Törner and Hȧkan Sivencrona and Christian Berger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.09565},
year = {2024}
}
备注
Accepted in CAIN 2024, 6 pages, 1 figure