Modeling and formal verification of probabilistic reconfigurable systems

Abstract

In this thesis, we propose a new approach for formal modeling and verification of adaptive probabilistic systems. Dynamic reconfigurable systems are the trend of all future technological systems, such as flight control systems, vehicle electronic systems, and manufacturing systems. In order to meet user and environmental requirements, such a dynamic reconfigurable system has to actively adjust its configuration at run-time by modifying its components and connections, while changes are detected in the internal/external execution environment. On the other hand, these changes may violate the memory usage, the required energy and the concerned real-time constraints since the behavior of the system is unpredictable. It might also make the system's functions unavailable for some time and make potential harm to human life or large financial investments. Thus, updating a system with any new configuration requires that the post reconfigurable system fully satisfies the related constraints. We introduce GR-TNCES formalism for the optimal functional and temporal specification of probabilistic reconfigurable systems under resource constraints. It enables the optimal specification of a probabilistic, energetic and memory constraints of such a system. To formally verify the correctness and the safety of such a probabilistic system specification, and the non-violation of its properties, an automatic transformation from GR-TNCES models into PRISM models is introduced. Moreover, a new approach XCTL is also proposed to formally verify reconfigurable systems. It enables the formal certification of uncompleted and reconfigurable systems. A new version of the software ZIZO is also proposed to model, simulate and verify such GR-TNCES model. To prove its relevance, the latter was applied to case studies; it was used to model and simulate the behavior of an IPV4 protocol to prevent the energy and memory resources violation. It was also used to optimize energy consumption of an automotive skid conveyor.

In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz zur formalen Modellierung und Verifikation dynamisch rekonfigurierbarer Systeme vorgestellt. Dynamische rekonfigurierbare Systeme sind in vielen aktuellen und zukünftigen Anwendungen, wie beispielsweise Flugsteuerungssystemen, Fahrzeugelektronik und Fertigungssysteme zu finden. Diese Systeme weisen ein probabilistisches, adaptives Verhalten auf. Um die Benutzer- und Umgebungsbedingungen kontinuierlich zu erfüllen, muss ein solches System seine Konfiguration zur Laufzeit aktiv anpassen, indem es seine Komponenten, Verbindungen zwischen Komponenten und seine Daten modifiziert (adaptiv), sobald Änderungen in der internen oder externen Ausführungsumgebung erkannt werden (probabilistisch). Diese Anpassungen dürfen Beschränkungen bei der Speichernutzung, der erforderlichen Energie und bestehende Echtzeitbedingungen nicht verletzen. Eine nicht geprüfte Rekonfiguration könnte dazu führen, dass die Funktionen des Systems für einige Zeit nicht verfügbar wären und potenziell menschliches Leben gefährdet würde oder großer finanzieller Schaden entstünde. Somit erfordert das Aktualisieren eines Systems mit einer neuen Konfiguration, dass das rekonfigurierte System die zugehörigen Beschränkungen vollständig einhält. Um dies zu überprüfen, wird in dieser Arbeit der GR-TNCES-Formalismus, eine Erweiterung von Petrinetzen, für die optimale funktionale und zeitliche Spezifikation probabilistischer rekonfigurierbarer Systeme unter Ressourcenbeschränkungen vorgeschlagen. Die entstehenden Modelle sollen über probabilistische model checking verifiziert werden. Dazu eignet sich die etablierte Software PRISM. Um die Verifikation zu ermöglichen wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur Transformation von GR-TNCES-Modellen in PRISM-Modelle beschrieben. Eine neu eingeführte Logik (XCTL) erlaubt zudem die einfache Beschreibung der zu prüfenden Eigenschaften. Die genannten Schritte wurden in einer Softwareumgebung für den automatisierten Entwurf, die Simulation und die formale Verifikation (durch eine automatische Transformation nach PRISM) umgesetzt. Eine Fallstudie zeigt die Anwendung des Verfahren.