Mode d'emploi pour la vérification des protocoles de population

International audienceCet article est consacré à la vérification basée sur le modèle model-checking du modèle des protocoles de population introduit par Angluin et al.~\cite{AngluinADFP2006}. Ces deux dernières années, la vérification des protocoles de population par model-checking a fait l'objet denombreuses études et de nouveaux outils ont été proposés. Nous montrons dans cet article que, dans une certaine mesure, les outils classiques de model-checking tels que Spin et Prism peuvent être utilisés pour effectuer les vérifications. Pour cela, nous appliquons la technique d'abstraction par comptage pour obtenir des modèles abstraits de protocoles de population qui peuvent être vérifiés efficacement par les outils de model-checking existants. Le problème essentiel pour la complexité de la vérification des protocoles de population concerne la condition d'équité forte. Cette dernière ne peut être utilisée directement avec Spin même pour des exemples de relativement petite taille. Nous montrons qu'on peut cependant remplacer dans de nombreux cas cette équité par une équité faible efficacement vérifiable en Spin. Plus notable encore, nous montrons que la vérification avec la condition d'équité forte est équivalente à un problème de vérification d'un modèle probabiliste. Ainsi, le model-checker probabiliste Prism s'avère être un outil de vérification adapté aux protocoles de population

Integrating model checking with HiP-HOPS in model-based safety analysis

The ability to perform an effective and robust safety analysis on the design of modern safety–critical systems is crucial. Model-based safety analysis (MBSA) has been introduced in recent years to support the assessment of complex system design by focusing on the system model as the central artefact, and by automating the synthesis and analysis of failure-extended models. Model checking and failure logic synthesis and analysis (FLSA) are two prominent MBSA paradigms. Extensive research has placed emphasis on the development of these techniques, but discussion on their integration remains limited. In this paper, we propose a technique in which model checking and Hierarchically Performed Hazard Origin and Propagation Studies (HiP-HOPS) – an advanced FLSA technique – can be applied synergistically with benefit for the MBSA process. The application of the technique is illustrated through an example of a brake-by-wire system

Priority scheduling of distributed systems based on model checking

Priorities are used to control the execution of systems to meet given requirements for optimal use of resources, e.g., by using scheduling policies. For distributed systems, it is hard to find efficient implementations for priorities; because they express constraints on global states, their implementation may incur considerable overhead. Our method is based on performing model checking for knowledge properties. It allows identifying where the local information of a process is sufficient to schedule the execution of a high priority transition. As a result of the model checking, the program is transformed to react upon the knowledge it has at each point. The transformed version has no priorities, and uses the gathered information and its knowledge to limit the enabledness of transitions so that it matches or approximates the original specification of priorities. © 2009 Springer Berlin Heidelberg