3 research outputs found

    Explaining Hyperproperty Violations

    Get PDF
    Hyperproperties relate multiple computation traces to each other. Model checkers for hyperproperties thus return, in case a system model violates the specification, a set of traces as a counterexample. Fixing the erroneous relations between traces in the system that led to the counterexample is a difficult manual effort that highly benefits from additional explanations. In this paper, we present an explanation method for counterexamples to hyperproperties described in the specification logic HyperLTL. We extend Halpern and Pearl's definition of actual causality to sets of traces witnessing the violation of a HyperLTL formula, which allows us to identify the events that caused the violation. We report on the implementation of our method and show that it significantly improves on previous approaches for analyzing counterexamples returned by HyperLTL model checkers

    Synthesizing stream control

    Get PDF
    For the management of reactive systems, controllers must coordinate time, data streams, and data transformations, all joint by the high level perspective of their control flow. This control flow is required to drive the system correctly and continuously, which turns the development into a challenge. The process is error-prone, time consuming, unintuitive, and costly. An attractive alternative is to synthesize the system instead, where the developer only needs to specify the desired behavior. The synthesis engine then automatically takes care of all the technical details. However, while current algorithms for the synthesis of reactive systems are well-suited to handle control, they fail on complex data transformations due to the complexity of the comparably large data space. Thus, to overcome the challenge of explicitly handling the data we must separate data and control. We introduce Temporal Stream Logic (TSL), a logic which exclusively argues about the control of the controller, while treating data and functional transformations as interchangeable black-boxes. In TSL it is possible to specify control flow properties independently of the complexity of the handled data. Furthermore, with TSL at hand a synthesis engine can check for realizability, even without a concrete implementation of the data transformations. We present a modular development framework that first uses synthesis to identify the high level control flow of a program. If successful, the created control flow then is extended with concrete data transformations in order to be compiled into a final executable. Our results also show that the current synthesis approaches cannot replace existing manual development work flows immediately. During the development of a reactive system, the developer still may use incomplete or faulty specifications at first, that need the be refined after a subsequent inspection. In the worst case, constraints are contradictory or miss important assumptions, which leads to unrealizable specifications. In both scenarios, the developer needs additional feedback from the synthesis engine to debug errors for finally improving the system specification. To this end, we explore two further possible improvements. On the one hand, we consider output sensitive synthesis metrics, which allow to synthesize simple and well structured solutions that help the developer to understand and verify the underlying behavior quickly. On the other hand, we consider the extension of delay, whose requirement is a frequent reason for unrealizability. With both methods at hand, we resolve the aforementioned problems and therefore help the developer in the development phase with the effective creation of a safe and correct reactive system.Um reaktive Systeme zu regeln mĂŒssen SteuergerĂ€te Zeit, Datenströme und Datentransformationen koordinieren, die durch den ĂŒbergeordneten Kontrollfluss zusammengefasst werden. Die Aufgabe des Kontrollflusses ist es das System korrekt und dauerhaft zu betreiben. Die Entwicklung solcher Systeme wird dadurch zu einer Herausforderung, denn der Prozess ist fehleranfĂ€llig, zeitraubend, unintuitiv und kostspielig. Eine attraktive Alternative ist es stattdessen das System zu synthetisieren, wobei der Entwickler nur das gewĂŒnschte Verhalten des Systems festlegt. Der Syntheseapparat kĂŒmmert sich dann automatisch um alle technischen Details. WĂ€hrend aktuelle Algorithmen fĂŒr die Synthese von reaktiven Systemen erfolgreich mit dem Kontrollanteil umgehen können, versagen sie jedoch, sobald komplexe Datentransformationen hinzukommen, aufgrund der KomplexitĂ€t des vergleichsweise großen Datenraums. Daten und Kontrolle mĂŒssen demnach getrennt behandelt werden, um auch große DatenrĂ€umen effizient handhaben zu können. Wir prĂ€sentieren Temporal Stream Logic (TSL), eine Logik die ausschließlich die Kontrolle einer Steuerung betrachtet, wohingegen Daten und funktionale Datentransformationen als austauschbare Blackboxen gehandhabt werden. In TSL ist es möglich Kontrollflusseigenschaften unabhĂ€ngig von der KomplexitĂ€t der zugrunde liegenden Daten zu beschreiben. Des Weiteren kann ein auf TSL beruhender Syntheseapparat die Realisierbarkeit einer Spezifikation prĂŒfen, selbst ohne die konkreten Implementierungen der Datentransformationen zu kennen. Wir prĂ€sentieren ein modulares GrundgerĂŒst fĂŒr die Entwicklung. Es verwendet zunĂ€chst den Syntheseapparat um den ĂŒbergeordneten Kontrollfluss zu erzeugen. Ist dies erfolgreich, so wird der resultierende Kontrollfluss um die konkreten Implementierungen der Datentransformationen erweitert und anschließend zu einer ausfĂŒhrbare Anwendung kompiliert. Wir zeigen auch auf, dass bisherige Syntheseverfahren bereits existierende manuelle Entwicklungsprozesse noch nicht instantan ersetzen können. Im Verlauf der Entwicklung ist es auch weiterhin möglich, dass der Entwickler zunĂ€chst unvollstĂ€ndige oder fehlerhafte Spezifikationen erstellt, welche dann erst nach genauerer Betrachtung des synthetisierten Systems weiter verbessert werden können. Im schlimmsten Fall sind Anforderungen inkonsistent oder wichtige Annahmen ĂŒber das Verhalten fehlen, was zu unrealisierbaren Spezifikationen fĂŒhrt. In beiden FĂ€llen benötigt der Entwickler zusĂ€tzliche RĂŒckmeldungen vom Syntheseapparat, um Fehler zu identifizieren und die Spezifikation schlussendlich zu verbessern. In diesem Zusammenhang untersuchen wir zwei mögliche Erweiterungen. Zum einen betrachten wir ausgabeabhĂ€ngige Metriken, die es dem Entwickler erlauben einfache und wohlstrukturierte Lösungen zu synthetisieren die verstĂ€ndlich sind und deren Verhalten einfach zu verifizieren ist. Zum anderen betrachten wir die Erweiterung um Verzögerungen, welche eine der Hauptursachen fĂŒr Unrealisierbarkeit darstellen. Mit beiden Methoden beheben wir die jeweils zuvor genannten Probleme und helfen damit dem Entwickler wĂ€hrend der Entwicklungsphase auch wirklich das reaktive System zu kreieren, dass er sich auch tatsĂ€chlich vorstellt

    Model counting for reactive systems

    Get PDF
    Model counting is the problem of computing the number of solutions for a logical formula. In the last few years, it has been primarily studied for propositional logic, and has been shown to be useful in many applications. In planning, for example, propositional model counting has been used to compute the robustness of a plan in an incomplete domain. In information-flow control, model counting has been applied to measure the amount of information leaked by a security-critical system. In this thesis, we introduce the model counting problem for linear-time properties, and show its applications in formal verification. In the same way propositional model counting generalizes the satisfiability problem for propositional logic, counting models for linear-time properties generalizes the emptiness problem for languages over infinite words to one that asks for the number of words in a language. The model counting problem, thus, provides a foundation for quantitative extensions of model checking, where not only the existence of computations that violate the specification is determined, but also the number of such violations. We solve the model counting problem for the prominent class of omega-regular properties. We present algorithms for solving the problem for different classes of properties, and show the advantages of our algorithms in comparison to indirect approaches based on encodings into propositional logic. We further show how model counting can be used for solving a variety of quantitative problems in formal verification, including probabilistic model checking, quantitative information-flow in security-critical systems, and the synthesis of approximate implementations for reactive systems.Das ModellzĂ€hlproblem fragt nach der Anzahl der Lösungen einer logischen Formel, und wurde in den letzten Jahren hauptsĂ€chlich fĂŒr Aussagenlogik untersucht. Das ZĂ€hlen von Modellen aussagenlogischer Formeln hat sich in vielen Anwendungen als nĂŒtzlich erwiesen. Im Bereich der kĂŒnstlichen Intelligenz wurde das ZĂ€hlen von Modellen beispielsweise verwendet, um die Robustheit eines Plans in einem unvollstĂ€ndigen Weltmodell zu bewerten. Das ZĂ€hlen von Modellen kann auch verwendet werden, um in sicherheitskritischen Systemen die Menge an enthĂŒllten vertraulichen Daten zu messen. Diese Dissertation stellt das ModellzĂ€hlproblem fĂŒr Linearzeiteigenschaften vor, und untersucht dessen Rolle in der Welt der formalen Verifikation. Das ZĂ€hlen von Modellen fĂŒr Linearzeiteigenschaften fĂŒhrt zu neuen quantitativen Erweiterungen klassischer Verifikationsprobleme, bei denen nicht nur die Existenz eines Fehlers in einem System zu ĂŒberprĂŒfen ist, sondern auch die Anzahl solcher Fehler. Wir prĂ€sentieren Algorithmen zur Lösung des ModellzĂ€hlproblems fĂŒr verschiedene Klassen von Linearzeiteigenschaften und zeigen die Vorteile unserer Algorithmen im Vergleich zu indirekten AnsĂ€tzen, die auf Kodierungen der untersuchten Probleme in Aussagenlogik basieren. DarĂŒberhinaus zeigen wir wie das ZĂ€hlen von Modellen zur Lösung einer Vielzahl quantitativer Probleme in der formalen Verifikation verwendet werden kann. Dies beinhaltet unter anderem die Analyse probabilistischer Modelle, die Kontrolle quantitativen Informationsflusses in sicherheitskritischen Systemen, und die Synthese von approximativen Implementierungen fĂŒr reaktive Systeme
    corecore