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持续演进的安全需求：基于经验的方法与机器学习的挑战
安全需求在系统设计中起着关键作用，但常常难以明确定义和理解。本文讨论了一种基于经验的方法，通过测试和仿真不断改进安全需求，以确保系统安全性。同时，探讨了基于机器学习的安全需求确定方法，强调了可解释性的挑战。
引言：
在现代系统设计中，确保系统安全性至关重要。然而，安全需求的明确定义常常是一个复杂而困难的任务。本文将讨论一种基于经验的方法，通过测试和仿真不断改进安全需求，以确保系统安全性。同时，我们将探讨基于机器学习的方法在安全需求确定中的挑战，并强调可解释性的重要性。
1. 安全需求的挑战：
尽管安全需求的重要性被广泛认识，但其明确定义却常常是一个具有挑战性的任务。安全需求往往难以理解，甚至在详细级别上都没有充分记录。在解决这一问题的过程中，我们发现一种基于经验的方法是从一组简单的规则开始，并通过测试和仿真的结果不断改进这些规则。
2. 持续改进的方法：
我们提出了一种持续改进的方法，通过运行时不变量的组合来定义系统的安全和不安全状态空间包络。这种组合可以根据测试和仿真的结果不断演进，采取一种渐进的、持续改进的方法。我们强调了解决假阳性和假阴性的问题，以驱动规则集的细化。
3. 机器学习与安全需求：
如果设计团队试图使用基于机器学习的方法确定安全需求，可解释性变得至关重要。目前，尽管机器学习在许多领域取得了显著进展，但在可解释性方面仍然存在挑战。我们强调了在安全领域使用更传统的工程方法来定义安全需求的重要性，以避免陷入机器学习不可解释性的问题。
4. 可解释性的挑战：
对于基于机器学习的方法，本文指出了可解释性的挑战。在安全领域，审查者需要能够理解机器学习模型的结果，并以可解释的方式表达其意义。目前，如何在机器学习中实现这一目标尚不清晰，因此我们建议在安全需求确定方面使用更传统的方法。
5. 结论：
在确保系统安全性方面，明确定义的安全需求是至关重要的。本文讨论了一种基于经验的持续改进方法，通过测试和仿真来不断完善安全需求。同时，我们强调了基于机器学习的方法在可解释性方面的挑战，建议在安全领域使用更传统的工程方法以确保可解释性。通过综合利用这两种方法，设计团队可以更好地确保系统的安全性，不断适应新的威胁和挑战。
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