安全案例提供清晰、全面和可靠的论据,说明系统在特定环境下的操作满足可接受的安全性.在受监管的安全攸关领域,如汽车、航空和核能等领域,认证机构通常要求系统经过严格的安全评估程序,以确保其符合一个或多个安全标准.在系统开发中应用安全案例是一种新兴的技术手段,以结构化和全面的方式表达安全攸关系统的安全属性.对安全案例的4个基本构建步骤:确定目标、收集证据、构建论证和评估安全案例,进行简要介绍.然后聚焦于构建论证这一关键步骤,详细介绍现有的8种安全案例表达形式,包括目标结构符号(GSN)、声明-论点-证据(CAE)、结构化安全案例元模型(SACM)等,并分析了它们的优缺点.由于安全案例所需材料的显著复杂性,软件工具通常被用作构建和评估安全案例的实用方法.比较7种用于安全案例开发和评估的工具,包括astah system safety、gsn2x、NOR-STA、Socrates、ASCE、D-Case Editor和AdvoCATE.此外,还深入探讨了安全案例构建中所面临的多重挑战,这些挑战包括数据的可靠性和完整性、复杂性和不确定性的管理、监管和标准的不一致、人因工程、技术的快速发展以及团队和跨学科合作6个方面.最后,展望安全案例的未来研究方向,揭示其潜在应用和研究问题.
需求获取和建模是需求工程中的关键步骤,影响后续系统设计与实现.传统的需求获取和建模方法通常由需求提供者、需求分析师等多类干系人共同协作、反复迭代完成,需要耗费大量的人力.如何减轻需求提供者与需求分析师的负担、提高获取和建模的效率有着重要意义.现有工作中有的使用知识库来提供更多知识,以辅助获取或者建模,有的利用自然语言处理等技术对获取或者建模过程进行自动化,但是它们并没有减轻需求提供者的负担.利用大语言模型(large language models,LLMs)的生成能力,提供了一种人机协作的迭代式需求获取和建模框架ChatModeler.具体来说,根据真实世界中需求团队的分工及协作关系,将部分需求提供者、需求分析师等角色的工作由大语言模型承担,而需求提供者只需要进行确认.为大语言模型扮演的各种角色进行了提示词设计,该提示词会随需求的元模型而变化.ChatModeler在7个需求案例上与3种需求模型的自动建模方法进行了14组对比实验,证明了ChatModeler在降低需求提供者的负担和生成高质量需求模型2个方面上的优越性.
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