Nuclear safety-critical Digital Instrumentation and Control system software: Reliability demonstration

Guo, Jia; Yang, Ming; Zou, Bowen; Zhang, Yuxin; Yang, Jun; Dai, Xinyu

doi:10.1016/j.anucene.2018.06.003

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“…De acordo com Jia et al (2018) a criticidade de versões de software podem apresentar riscos ao negócio e devem ser classificados com objetividade para o correto tratamento destes riscos. Com o correto tratamento destes riscos pode-se melhorar a análise da criticidade das versões de software, estipular métodos para redução desta criticidade e estudos sobre prevenção da propagação da ocorrência de falhas.…”

Section: Introductionunclassified

Redução da subjetividade na classificação de criticidade de versão de software com o apoio de sistema especialista

Gatto¹,

Evangelista²,

Leonardis³

et al. 2023

R. G. Secr.

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Na execução de um processo de gerenciamento de liberação de versão de software existe a necessidade por parte dos especialistas humanos executores do processo de classificar a criticidade de cada versão de software. No entanto, a subjetividade desta classificação pode estar presente em função da experiência adquirida pelos especialistas ao longo dos anos. Com o objetivo de reduzir a subjetividade no processo, pode-se aplicar uma técnica de Inteligência Artificial denominada de Sistema Especialista (SE) para representar o conhecimento de especialistas humanos e utilizá-lo na resolução de problemas. Assim, o objetivo deste trabalho foi reduzir a subjetividade na classificação de criticidade de versão de software com o apoio de Sistema Especialista. Para tanto, elaborou-se um questionário com o objetivo de obter os pareceres de criticidade classificados em Alta, Média e Baixa de versão de software de cada especialista para auxiliar na elaboração das regras de produção do SE. O SE gerou 17 regras de produção com grau de confiança de 100% aplicadas em uma base de dados de produção. Os resultados da classificação realizada pelo SE corresponderam à classificação realizada pelos especialistas na base de produção, ou seja, o SE conseguiu representar o conhecimento deles. Em seguida, aplicou-se outro questionário aos especialistas a fim de verificar a percepção sobre a satisfação em relação ao uso do SE com resultado obtido de 4,8, considerado satisfatório . Concluiu-se, então, que o SE apoiou na redução da subjetividade na classificação da criticidade de versão de software.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Redução da subjetividade na classificação de criticidade de versão de software com o apoio de sistema especialista

Gatto¹,

Evangelista²,

Leonardis³

et al. 2023

R. G. Secr.

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show abstract

“…According to Jia, et al (2018) the criticality of software versions can present risks to the business and must be classified objectively for the correct treatment of these risks. With the correct treatment of these risks, it is possible to improve the analysis of the criticality of the software versions, stipulate methods to reduce this criticality and studies on the prevention of the propagation of the occurrence of failures.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Subjectivity reducing in software version criticality classification with the support of an expert system

Gatto

Sassi

2022

RSD

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In the software version release management process, there is a need, on the part of human specialists, to classify the criticality of each software version. However, the subjectivity of this classification may be present according to the experience acquired by specialists over the years. To reduce subjectivity in the process, an Artificial Intelligence technique called Expert System (ES) can be applied to represent the knowledge of human specialists and use it in problem solving. Thus, the aim of this paper was to reduce the subjectivity in the criticality classification of the software version with the support of the Expert System. To this end, a questionnaire was developed with the objective of obtaining the criticality opinions classified as High, Medium and Low in each specialist's software version to assist in the preparation of the ES production rules. ES generated 17 production rules with a 100% confidence level applied to a production database. The results of the classification carried out by the ES corresponded to the classification carried out by the specialists in the production base, that is, the ES was able to represent their knowledge. Then, another questionnaire was applied to the specialists to verify the perception of satisfaction regarding the use of the ES with a result obtained of 4.8, considered satisfactory. It was concluded, then, that the ES supported the reduction of subjectivity in the classification of the criticality of software version.

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“…Ma (Ma et al, 2017) evaluated the dynamic reliability performance of digital reactor protection systems using the Colored Petri Net (CPN) considering the module repair time and CCFs, and fault tolerance techniques and fault coverage are introduced to calculate the different failure rates. In 2018, A platform based on the Claim-Argument-Evidence (CAE) was designed by Guo and Zou (Guo et al, 2018) for the demonstration of the software reliability and the identification of the vulnerability elements which influenced the reliability of DI&C system software life cycle. These researches indicate timing and interdependency of digital-based failures pose new challenges for the risk assessment of digital I&C systems.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Hazard analysis for identifying common cause failures of digital safety systems using a redundancy-guided systems-theoretic approach

Bao

Shorthill

Zhang

2020

Annals of Nuclear Energy

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Nuclear safety-critical Digital Instrumentation and Control system software: Reliability demonstration

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Redução da subjetividade na classificação de criticidade de versão de software com o apoio de sistema especialista

Redução da subjetividade na classificação de criticidade de versão de software com o apoio de sistema especialista

Subjectivity reducing in software version criticality classification with the support of an expert system

Hazard analysis for identifying common cause failures of digital safety systems using a redundancy-guided systems-theoretic approach

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