Visual counterexample explanation for model checking with Oeritte

Despite being one of the most reliable approaches for ensuring system correctness, model checking requires auxiliary tools to fully avail. In this work, we tackle the issue of its results being hard to interpret and present Oeritte, a tool for automatic visual counterexample explanation for function block diagrams. To learn what went wrong, the user can inspect a parse tree of the violated LTL formula and a table view of a counterexample, where important variables are highlighted. Then, on the function block diagram of the system under verification, they can receive a visualization of causality relationships between the calculated values of interest and intermediate results or inputs of the function block diagram. Thus, Oeritte serves to decrease formal model and specification debugging efforts along with making model checking more utilizable for complex industrial systems.Comment: The 25th International Conference on Engineering of Complex Computer Systems (ICECCS 2020

A Survey on Explainable Anomaly Detection

In the past two decades, most research on anomaly detection has focused on improving the accuracy of the detection, while largely ignoring the explainability of the corresponding methods and thus leaving the explanation of outcomes to practitioners. As anomaly detection algorithms are increasingly used in safety-critical domains, providing explanations for the high-stakes decisions made in those domains has become an ethical and regulatory requirement. Therefore, this work provides a comprehensive and structured survey on state-of-the-art explainable anomaly detection techniques. We propose a taxonomy based on the main aspects that characterize each explainable anomaly detection technique, aiming to help practitioners and researchers find the explainable anomaly detection method that best suits their needs.Comment: Paper accepted by the ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) for publication (preprint version

A survey on explainable anomaly detection

NWOAlgorithms and the Foundations of Software technolog

Witness-based validation of verification results with applications to software-model checking

In the scientific world, formal verification is an established engineering technique to ensure the correctness of hardware and software systems. Because formal verification is an arduous and error-prone endeavor, automated solutions are desirable, and researchers continue to develop new algorithms and optimize existing ones to push the boundaries of what can be verified automatically. These efforts do not go unnoticed by the industry. Hardware-circuit designs, flight-control systems, and operating-system drivers are just a few examples of systems where formal verification is already part of the quality-assurance repertoire. Nevertheless, the primary fields of application for formal verification are mainly those where errors carry a high risk of significant damage, either financial or physical, because the costs of formal verification are considered to be too high for most other projects, despite the fact that the research community has made vast advancements regarding the effectiveness and efficiency of formal verification techniques in the last decades. We present and address two potential reasons for this discrepancy that we identified in the field of automated formal software verification. (1) Even for experts in the field, it is often difficult to decide which of the multitude of available techniques is the most suitable solution they should recommend to solve a given verification problem. Moreover, even if a suitable solution is found for a given system, there is no guarantee that the solution is sustainable as the system evolves. Consequently, the cost of finding and maintaining a suitable approach for applying formal software verification to real-world systems is high. (2) Even assuming that a suitable and maintainable solution for applying formal software verification to a given system is found and verification results could be obtained, developers of the system still require further guidance towards making practical use of these results, which often differ significantly from the results they obtain from classical quality-assurance techniques they are familiar with, such as testing. To mitigate the first issue, using the open-source software-verification framework CPAchecker, we investigate several popular formal software-verification techniques such as predicate abstraction, Impact, bounded model checking, k -induction, and PDR, and perform an extensive and rigorous experimental study to identify their strengths and weaknesses regarding their comparative effectiveness and efficiency when applied to a large and established benchmark set, to provide a basis for choosing the best technique for a given problem. To mitigate the second issue, we propose a concrete standard format for the representation and communication of verification results that raises the bar from plain "yes" or "no" answers to verification witnesses, which are valuable artifacts of the verification process that contain detailed information discovered during the analysis. We then use these verification witnesses for several applications: To increase the trust in verification results, we irst develop several independent validators based on violation witnesses, i.e. verification witnesses that represent bugs detected by a verifier. We then extend our validators to also erify the verification results obtained from a successful verification, which are represented y correctness witnesses. Lastly, we also develop an interactive web service to store and retrieve these verification witnesses, to provide online validation to quickly de-prioritize likely wrong results, and to graphically visualize the witnesses, as an example of how verification can be integrated into a development process. Since the introduction of our proposed standard format for verification witnesses, it has been adopted by over thirty different software verifiers, and our witness-based result-validation tools have become a core component in the scoring process of the International Competition on Software Verification.In der Welt der Wissenschaft gilt die Formale Verifikation als etablierte Methode, die Korrektheit von Hard- und Software zu gewährleisten. Da die Anwendung formaler Verifikation jedoch selbst ein beschwerliches und fehlerträchtiges Unterfangen darstellt, ist es erstrebenswert, automatisierte Lösungen dafür zu finden. Forscher entwickeln daher immer wieder neue Algorithmen Formaler Verifikation oder verbessern bereits existierende Algorithmen, um die Grenzen der Automatisierbarkeit Formaler Verifikation weiter und weiter zu dehnen. Auch die Industrie ist bereits auf diese Anstrengungen aufmerksam geworden. Flugsteuerungssysteme, Betriebssystemtreiber und Entwürfe von Hardware-Schaltungen sind nur einzelne Beispiele von Systemen, bei denen Formale Verifikation bereits heute einen festen Stammplatz im Arsenal der Qualitätssicherungsmaßnahmen eingenommen hat. Trotz alledem bleiben die primären Einsatzgebiete Formaler Verifikation jene, in denen Fehler ein hohes Risiko finanzieller oder physischer Schäden bergen, da in anderen Projekten die Kosten des Einsatzes Formaler Verifikation in der Regel als zu hoch empfunden werden, unbeachtet der Tatsache, dass es der Forschungsgemeinschaft in den letzten Jahrzehnten gelungen ist, enorme Fortschritte bei der Verbesserung der Effektivität und Effizienz Formaler Verifikationstechniken zu machen. Wir präsentieren und diskutieren zwei potenzielle Ursachen für diese Diskrepanz zwischen Forschung und Industrie, die wir auf dem Gebiet der Automatisierten Formalen Softwareverifikation identifiziert haben. (1) Sogar Fachleuten fällt es oft schwer, zu entscheiden, welche der zahlreichen verfügbaren Methoden sie als vielversprechendste Lösung eines gegebenen Verifikationsproblems empfehlen sollten. Darüber hinaus gibt es selbst dann, wenn eine passende Lösung für ein gegebenes System gefunden wird, keine Garantie, dass sich diese Lösung im Laufe der Evolution des Systems als Nachhaltig erweisen wird. Daher sind sowohl die Wahl als auch der Unterhalt eines passenden Ansatzes zur Anwendung Formaler Softwareverifikation auf reale Systeme kostspielige Unterfangen. (2) Selbst unter der Annahme, dass eine passende und wartbare Lösung zur Anwendung Formaler Softwareverifikation auf ein gegebenes System gefunden und Verifikationsergebnisse erzielt werden, benötigen die Entwickler des Systems immer noch weitere Unterstützung, um einen praktischen Nutzen aus den Ergebnissen ziehen zu können, die sich oft maßgeblich unterscheiden von den Ergebnissen jener klassischen Qualitätssicherungssysteme, mit denen sie vertraut sind, wie beispielsweise dem Testen. Um das erste Problem zu entschärfen, untersuchen wir unter Verwendung des Open-Source-Softwareverifikationsystems CPAchecker mehrere beliebte Formale Softwareverifikationsmethoden, wie beispielsweise Prädikatenabstraktion, Impact, Bounded-Model-Checking, k-Induktion und PDR, und führen umfangreiche und gründliche experimentelle Studien auf einem großen und etablierten Konvolut an Beispielprogrammen durch, um die Stärken und Schwächen dieser Methoden hinsichtlich ihrer relativen Effektivität und Effizienz zu ermitteln und daraus eine Entscheidungsgrundlage für die Wahl der besten Lösung für ein gegebenes Problem abzuleiten. Um das zweite Problem zu entschärfen, schlagen wir ein konkretes Standardformat zur Modellierung und zum Austausch von Verifikationsergebnissen vor, welches die Ansprüche an Verifikationsergebnisse anhebt, weg von einfachen "ja/nein"-Antworten und hin zu Verifikationszeugen (Verification Witnesses), bei denen es sich um wertvolle Produkte des Verifikationsprozesses handelt und die detaillierte, während der Analyse entdeckte Informationen enthalten. Wir stellen mehrere Anwendungsbeispiele für diese Verifikationszeugen vor: Um das Vertrauen in Verifikationsergebnisse zu erhöhen, entwickeln wir zunächst mehrere, voneinander unabhängige Validatoren, die Verletzungszeugen (Violation Witnesses) verwenden, also Verifikationszeugen, welche von einem Verifikationswerkzeug gefundene Spezifikationsverletzungen darstellen, Diese Validatoren erweitern wir anschließend so, dass sie auch in der Lage sind, die Verifikationsergebnisse erfolgreicher Verifikationen, also Korrektheitsbehauptungen, die durch Korrektheitszeugen (Correctness Witnesses) dokumentiert werden, nachzuvollziehen. Schlussendlich entwickeln wir als Beispiel für die Integrierbarkeit Formaler Verifikation in den Entwicklungsprozess einen interaktiven Webservice für die Speicherung und den Abruf von Verifikationzeugen, um einen Online-Validierungsdienst zur schnellen Depriorisierung mutmaßlich falscher Verifikationsergebnisse anzubieten und Verifikationszeugen graphisch darzustellen. Unser Vorschlag für ein Standardformat für Verifikationszeugen wurde inzwischen von mehr als dreißig verschiedenen Softwareverifikationswerkzeugen übernommen und unsere zeugen-basierten Validierungswerkzeuge sind zu einer Kernkomponente des Bewertungsschemas des Internationalen Softwareverifikationswettbewerbs geworden

Counterexample Explanation by Anomaly Detection

Abstract. Since counterexamples generated by model checking tools are only symptoms of faults in the model, a significant amount of manual work is required in order to locate the fault that is the root cause for the presence of counterexamples in the model. In this paper, we propose an automated method for explaining counterexamples that are symptoms of the occurrence of deadlocks in concurrent systems. Our method is based on an analysis of a set of counterexamples that can be generated by a model checking tool such as SPIN. By comparing the set of counterexamples with the set of correct traces that never deadlock, a number of sequences of actions are extracted that aid the model designer in locating the cause of the occurrence of a deadlock. We first argue that the obvious approach to extract such sequences which is by sequential pattern mining and by contrasting patterns that are typical for the deadlocking counterexample traces but not typical for non-deadlocking traces, fails due to the inherent complexity of the problem. We then propose to extract substrings of specific length that only occur in the set of counterexamples for explaining the occurrence of deadlocks. We use a number of case studies to show the effectiveness of our approach and to compare it with an alternative approach to the counterexample explanation problem