Hur man utvecklar inbyggd mjukvara för säkerhetskritiska system

Inbyggda system som är säkerhetskritiska, oavsett om de används inom medicinsk teknologi, järnväg, bilindustri eller industriell automation, är beroende av korrekt funktion hos den sofistikerade mjukvaran som styr dem. Dessa system måste inte bara fungera korrekt under normala förhållanden utan också klara av oväntade händelser utan att riskera liv eller egendom. För att säkerställa detta har internationella standarder utvecklats, som beskriver hur säkerhetskritiska system ska designas, byggas och verifieras.

Denna bok, Embedded Software Development for Safety-Critical Systems (Tredje upplagan), riktar sig till systemdesigners, implementerare och verifierare som har erfarenhet av allmän utveckling av inbyggd mjukvara, men som nu står inför utmaningen att utveckla system för säkerhetskritiska applikationer. Målgruppen omfattar dem som skapar produkter som måste uppfylla internationella standarder som IEC 61508, ISO 26262, UL 4600, ISO 21448, och andra liknande normer som är avsedda att säkerställa säkerheten i mjukvarubaserade system.

Denna tredje upplaga har utvecklats från en kursbok som användes för en tre dagar lång utbildning om inbyggd mjukvaruutveckling för säkerhetskritiska system. Här beskrivs både öppna källkodsverktyg och kommersiella lösningar för att utveckla och verifiera programvara i dessa system. För den som vill fördjupa sig ytterligare finns hundratals referenser till artiklar som författaren funnit användbara i sitt arbete som professionell mjukvaruutvecklare. Många av dessa artiklar är fritt tillgängliga för nedladdning och erbjuder en värdefull resurs för den som vill fördjupa sina kunskaper.

Inbyggda system är ofta en kombination av både hårdvara och mjukvara som arbetar tillsammans för att uppfylla specifika funktioner. När dessa system används i säkerhetskritiska sammanhang är konsekvenserna av felaktig funktion långt större än i andra system. Därför måste mjukvaran utvecklas och verifieras enligt strikt definierade säkerhetsstandarder, som innefattar detaljerade processer för kravspecifikation, design, implementering och validering av systemet.

För att säkerställa systemens tillförlitlighet är det också avgörande att använda verifieringsmetoder som kan identifiera potentiella fel innan de inträffar. Ett viktigt verktyg här är användningen av formella verifieringstekniker, som kan säkerställa att mjukvarans design och implementering verkligen uppfyller de säkerhetskrav som ställs av internationella standarder. Dessa metoder innefattar bland annat Markov-modeller, felträd, och olika former av kodtäckningsmätningar, som alla hjälper till att identifiera risker och sårbarheter i systemet.

Dessutom är det inte bara systemens funktionalitet som är avgörande, utan också hur de hanterar oväntade situationer. Här spelar designmönster som felhantering och felaktig detektion en central roll. Ett välutvecklat system för att upptäcka och hantera fel kan förhindra att små problem eskalerar till allvarliga säkerhetsincidenter. Replikering och diversifiering av systemkomponenter är också viktiga strategier för att säkerställa att ett system fortfarande kan fungera även om en del av systemet skulle misslyckas.

När utvecklingsteamet arbetar med säkerhetskritiska system är det viktigt att förstå att det inte bara handlar om att bygga något som fungerar under normala förhållanden, utan att mjukvaran måste kunna hantera oförutsedda situationer utan att äventyra säkerheten. Förutom att förstå de tekniska krav som ställs på systemen, måste utvecklare också vara medvetna om de juridiska och ekonomiska konsekvenserna av fel i systemet. Följaktligen är det viktigt att hålla sig uppdaterad om de senaste säkerhetsstandarderna och att noggrant dokumentera alla processer för att kunna motivera designval och verifieringsmetoder inför externa bedömare.

Att förstå säkerhetsstandarder som IEC 61508 och ISO 26262 är grundläggande för alla som arbetar med säkerhetskritiska system. Dessa standarder definierar specifika krav på funktionell säkerhet och systemets förmåga att motstå olika typer av fel. Genom att följa dessa standarder kan utvecklare och ingenjörer säkerställa att de bygger system som inte bara fungerar, utan också skyddar människor och egendom från allvarliga konsekvenser vid eventuella fel.

En annan viktig aspekt är användningen av tidigare utvecklade mjukvarukomponenter och hur dessa kan integreras i säkerhetskritiska system. Det är viktigt att bedöma varje extern komponent noggrant för att säkerställa att den uppfyller de nödvändiga säkerhetskraven och att den inte utgör en potentiell säkerhetsrisk.

Den som utvecklar inbyggd mjukvara för säkerhetskritiska system måste också ha en förståelse för de olika typer av tester som behövs för att verifiera systemets funktionalitet och säkerhet. Integrationstester, systemtester och offline-verktyg är alla viktiga delar av verifieringsprocessen. Att använda rätt verktyg och tekniker för att utföra dessa tester kan vara skillnaden mellan ett system som fungerar och ett som misslyckas när det verkligen gäller.

Hur man simulerar diskreta händelser i system och de utmaningar som följer med detta

Simulering av diskreta händelser är en central metod för att studera komplexa system där förändringar sker vid specifika tidpunkter, snarare än kontinuerligt. Vid sådana simuleringar används ofta pseudo-slumpmässiga tal för att representera de osäkerheter som är inbyggda i systemet. Ett vanligt exempel är simuleringen av ett system där händelser inträffar slumpmässigt, som i fallet med kundflöden i en bank eller i ett varuproduktionssystem. Här spelar de genererade slumpmässiga talen en avgörande roll för att replikera verklighetens oförutsägbarhet och för att testa olika scenarier utan att behöva genomföra verkliga experiment.

Pseudo-slumpmässiga tal, som de som genereras av algoritmer som exempelvis den som utvecklades av John von Neumann, är inte helt "slumpmässiga" i strikt mening. De följer en matematisk procedur för att skapa en sekvens av siffror som ser ut att vara slumpmässiga. Trots att dessa tal är deterministiska i naturen, kan de användas för att approximera verklig slump. Emellertid måste man vara medveten om att dessa metoder är begränsade och ibland inte lämpliga för alla typer av simuleringar.

En välkänd kritik av pseudo-slumpmässiga tal är att de, genom sina deterministiska egenskaper, inte riktigt kan replikera det "sanna" slumpmässiga beteendet som vi observerar i verkliga system. Enligt von Neumann är den verkliga slumpen inte något som kan återskapas genom aritmetiska procedurer. Hans åsikt är att det inte finns något "slumpmässigt tal" i strikt mening, utan endast metoder för att skapa tal som ser slumpmässiga ut, vilket är en viktig distinktion när man arbetar med simuleringar.

För att förstå och hantera dessa problem inom simulering, är det avgörande att välja rätt metod för att generera slumpmässiga tal baserat på den specifika typen av system som simuleras. Till exempel kan simulering av deterministiska system vara mer förlåtande för användningen av pseudo-slumpmässiga tal, medan simuleringar av icke-deterministiska system, såsom nätverksmodeller eller stokastiska processer, kan kräva mer avancerade tekniker för att säkerställa en högre nivå av realism och precision.

Vid simulering av deterministiska system används ofta metoder för att observera hur ett system utvecklas över tid, där alla händelser är förutsägbara givet initialtillståndet. Ett klassiskt exempel på detta är Monte Carlo-simuleringar, där man genom att kasta "dartpilar" på en måltavla kan approximera värdet på π. Genom att använda stora mängder data kan man beräkna och visualisera sannolikheten för olika utfall baserat på initiala förutsättningar.

För icke-deterministiska system, där slumpen spelar en avgörande roll, är situationen mer komplex. I sådana system kan det vara nödvändigt att använda mer avancerade modeller, såsom Markov-kedjor, för att beskriva övergångar mellan olika tillstånd. Dessa modeller gör det möjligt att uppskatta sannolikheter för olika resultat, vilket är viktigt för att optimera och förstå systemets beteende. En viktig aspekt vid simulering av icke-deterministiska system är att kunna hantera de oväntade resultat som kan uppstå, vilket ställer krav på både matematisk rigor och teknisk precision.

En annan kritisk komponent i diskreta händelsessimuleringar är att ha en tydlig förståelse för systemets gränser och hur de kan påverka resultatet. För att exempelvis simulera ett nätverk är det inte bara viktigt att förstå nätverkets struktur, utan även hur externa faktorer såsom fördröjning, paketförlust och felhantering påverkar prestanda. En korrekt modellering av dessa faktorer är nödvändig för att skapa realistiska simuleringar som kan ge insikter om systemets förmåga att hantera olika typer av belastningar.

Därför är det också viktigt att förstå vilken typ av simuleringsramverk man använder. Olika ramverk är optimerade för olika typer av simuleringar, och valet av rätt ramverk kan göra en stor skillnad för både effektiviteten och noggrannheten i simuleringen. Många av dagens populära ramverk för diskret händelsessimulering, såsom SimPy och Arena, erbjuder användare möjlighet att enkelt skapa och manipulera simuleringar av komplexa system. Men även de bästa verktygen kan vara ineffektiva om de inte används korrekt eller om de inte är anpassade för den specifika typ av system som simuleras.

En annan aspekt som inte får förbises är möjligheten att använda simuleringar för att optimera system. Genom att använda tekniker som optimering och feedback-loopar, kan man justera parametrar i en simulering för att hitta de bästa inställningarna för ett givet system. Till exempel kan en företagssimulering som studerar kundflöden i en butik använda feedback för att justera personalens arbetsrutiner för att minska kötid och öka kundnöjdheten.

Vilka egenskaper hos ett programmeringsspråk avgör säkerheten och tillförlitligheten i mjukvaruutveckling?

I mjukvaruutveckling är valet av programmeringsspråk ofta mer komplext än att välja ett språk enbart baserat på användbarhet eller populäritet. En avgörande aspekt är hur väl språket stödjer de säkerhets- och tillförlitlighetskrav som ställs på den utvecklade mjukvaran. Det handlar inte bara om de språkspecifika egenskaperna utan även om hur dessa egenskaper samverkar för att säkerställa att systemet fungerar korrekt och förutsägbart. Den här diskussionen fokuserar på några av de viktigaste egenskaperna hos programmeringsspråk som påverkar dessa faktorer.

Ett viktigt område att ta hänsyn till är minnessäkerhet. Många moderna språk, såsom Ada och Rust, inkluderar inbyggda mekanismer för att förhindra vanliga fel som minnesläckage och åtkomst till ogiltiga minnesadresser. Dessa språk erbjuder stark typkontroll och strikt hantering av pekare, vilket förhindrar många av de problem som ofta uppstår i äldre språk som C och C++. I dessa språk kan exempelvis en ogiltig pekarreferens leda till odefinierat beteende, vilket kan vara katastrofalt för systemets säkerhet. Å andra sidan ger språk som Ada och Rust utvecklaren möjlighet att skriva säker och robust kod genom att tillhandahålla effektiva verktyg för att verifiera korrektheten av programmet under utvecklingsfasen.

Ett annat viktigt begrepp är runtime-kontrakt, som finns i vissa programmeringsspråk. Dessa kontrakt gör det möjligt att definiera förutsättningar, konsekvenser och invariantregler för programmet, vilket skapar en striktare struktur för hur programmet ska utföra sina operationer under körning. Genom att tillhandahålla dessa kontrakt kan språk säkerställa att programmet följer definierade regler, vilket minskar risken för logiska fel eller oväntade resultat under körning.

Förutom de säkerhetsrelaterade aspekterna är programmeringsspråkets syntax och semantik avgörande för programkodens läsbarhet och förståelse. I den moderna mjukvaruutvecklingen, där komplexiteten ständigt ökar, blir det allt viktigare att kunna kommunicera både med andra utvecklare och med själva systemet på ett tydligt och effektivt sätt. Det innebär att ett språk inte bara måste vara funktionellt, utan också bör vara lätt att förstå och använda på ett konsekvent sätt. Ett språk som erbjuder en tydlig och enkel syntax kan avsevärt minska den inlärningstid som krävs för nya utvecklare och minska risken för mänskliga fel vid kodning.

En annan aspekt att beakta är språkets stöd för både statisk och dynamisk testning. Eftersom mjukvara ofta körs i komplexa och oförutsägbara miljöer, kan det vara svårt att förutsäga alla möjliga fel som kan uppstå. Här spelar språkets stöd för testning en avgörande roll. Språk som har robusta ramverk för både enhetstester och integreringstester gör det enklare att säkerställa att koden fungerar som förväntat under alla tänkbara förhållanden. Dessutom erbjuder dessa språk ofta funktioner som gör det lättare att skriva tester, vilket underlättar underhåll och vidareutveckling av systemen.

Det är också värt att notera att när det gäller programmeringsspråk finns det en ständig avvägning mellan säkerhet och prestanda. Vissa säkerhetskontroller, som exempelvis säkerhetscheckar för minneshantering, kan introducera en viss overhead och påverka programmens prestanda. Detta innebär att utvecklare måste göra avvägningar baserat på systemets krav – till exempel kan säkerhetskritiska system prioritera säkerhet på bekostnad av prestanda, medan andra typer av system kan tillåta mindre strikt säkerhetskontroll för att optimera hastighet och resursanvändning.

Det är också viktigt att förstå att valet av programmeringsspråk är djupt kopplat till de specifika behov och krav som systemet ska tillgodose. För tillämpningar där säkerhet och tillförlitlighet är avgörande, som exempelvis inom flyg- och försvarsindustrin, är det avgörande att använda ett språk som kan säkerställa hög säkerhet och minimerad risk för fel. Språk som Ada och Rust, som tillhandahåller starka säkerhetsgarantier, är ofta de föredragna valen. I mindre kritiska tillämpningar, där prestanda kan ha högre prioritet än säkerhet, kan andra språk vara mer lämpliga.

Språken C och C++ har länge varit populära i systemprogrammering på grund av deras effektivitet och låga nivå av abstraktion. Men dessa språk saknar många av de inbyggda säkerhetsfunktionerna som finns i nyare språk. För utvecklare som arbetar med C och C++ är det avgörande att vara medveten om de risker som kommer med minneshantering, och att använda externa verktyg och bibliotek som kan bidra till att minska dessa risker.

Vad är Heisenbugs och Bohrbugs? En analys av programvarufel och deras hantering

Heisenbugs och Bohrbugs är två begrepp inom programvaruutveckling som beskriver olika typer av fel och beteenden i ett program. Deras namn, som hämtas från kvantfysikens och atomfysikens värld, har en intressant bakgrund och en betydande koppling till hur fel uppträder och kan vara svåra att diagnostisera.

På andra sidan av spektrumet finns Bohrbugs. Dessa fel är mer förutsägbara och konsekventa; när de inträffar, sker de under samma omständigheter varje gång. En Bohrbug kan beskrivas som ett fel som kan reproduceras exakt när samma input eller scenario upprepas, vilket gör det enklare att hitta en lösning. Även om Bohrbugs är lättare att förstå och åtgärda, kan de fortfarande vara komplicerade i komplexa system där flera faktorer kan samverka för att orsaka felet. I många fall är dessa buggar mer lättigenkännliga och kan åtgärdas genom systematiska tester och felsökning.

Skillnaden mellan dessa två typer av buggar beror i stor grad på hur systemen reagerar på förändringar i miljön och användarens input. Med Heisenbugs kan det vara så att systemets beteende helt förändras beroende på små och svårfångade förändringar, medan Bohrbugs i högre grad är kopplade till mer stabila och förutsägbara mönster. Det gör Heisenbugs mer svårhanterliga för utvecklare, särskilt i situationer där systemet är mycket dynamiskt eller om det inte finns tillgång till tillräckliga loggar för att återskapa felet.

För att effektivt hantera Heisenbugs är det avgörande att utvecklare är medvetna om miljöfaktorer och externa påverkande variabler. Det handlar inte bara om att isolera koden utan att förstå de kontextuella skillnader som kan påverka ett programs beteende i olika testmiljöer. Medan Bohrbugs i viss utsträckning kan fixas genom att identifiera och åtgärda det exakta felaktiga tillståndet i koden, kräver Heisenbugs en mer nyanserad och ofta mer tekniskt sofistikerad metod för felsökning och problemlösning.

En metod för att hantera dessa problem är att skapa robusta testmiljöer där alla faktorer som kan påverka kodens exekvering beaktas. Detta inkluderar att förstå hur olika systemkomponenter samverkar och att göra det möjligt att fånga upp små förändringar eller subtila skillnader i input som kan påverka systemets stabilitet.

Förutom själva felsökningsmetoderna finns det en viktig aspekt som ofta förbises: programmeringens säkerhet och robusthet i realtidsapplikationer. Många system, särskilt de som är designade för att hantera kritiska uppgifter som väderprognoser eller betalningstransaktioner, måste vara extremt precisa och tillförlitliga. Här är programmering enligt kontrakt en viktig princip, där utvecklare definierar tydliga förutsättningar och postvillkor för alla funktioner och komponenter, vilket gör det lättare att spåra och åtgärda buggar som orsakar driftstopp eller fel.

Sammanfattningsvis är det viktigt att förstå att inte alla buggar är skapade lika. Vissa buggar är konstanta och förutsägbara medan andra kan vara nästan omöjliga att fånga eller återskapa. Genom att vara medveten om dessa skillnader kan utvecklare bättre förbereda sig på att hantera olika typer av fel och skapa mer tillförlitliga och stabila system, oavsett om det rör sig om enklare applikationer eller komplexa realtidssystem.