迈向面向安全的自动驾驶系统变异测试
迈向面向安全的自动驾驶系统变异测试
[提交于2026年6月24日]
作者： Donghwan Shin
计算机科学 > 软件工程
基于仿真的测试对于确保自动驾驶系统（Autonomous Driving Systems, ADS）的安全性至关重要，然而社区缺乏一个系统化的准则来决定何时可以安全地停止额外的测试场景生成。现有的覆盖度量标准通常关注单个组件的可靠性，或将ADS视为黑盒，未能捕捉到导致大多数ADS事故的某些组件交互。虽然传统的变异测试提供了一种可证伪的测试充分性度量，但直接将代码级和深度学习模型级的变异移植到ADS的相应模块是不足够的。
在这篇愿景论文中，我们提出了一种向面向安全的变异测试（Safety-Aware Mutation Testing, SAMT）的范式转变。与传统的变异测试（通过向单个组件注入人为故障来创建变异体，即待测软件的错误版本）不同，SAMT系统地将在时间上有界的故障注入到ADS模块之间交换的消息中，以模拟真实的交互故障。为了确保这些变异体代表真正的危险，我们建议直接从自上而下的安全工程框架（例如系统理论过程分析，System-Theoretic Process Analysis, STPA）中推导出变异体生成规则。通过将系统思维嵌入到变异测试流程中，SAMT提供了一种严格的机制来评估测试充分性，支持自动化的场景生成，并指导ADS修复。我们还概述了关键的开放性挑战。