Säkerheten inom mjukvaruutveckling är ett område som ständigt kräver uppmärksamhet och förbättring. Medan många standarder redan existerar för att hantera risker och säkerställa robusthet, är det fortfarande en lång väg kvar innan en allomfattande och heltäckande säkerhetslösning kan uppnås. I dagens samhälle är det särskilt viktigt att förstå de olika säkerhetsstandarder och metoder som används för att utveckla säker programvara för kritiska system.

En av de mest centrala frågorna inom utveckling av säker programvara är att definiera vad som innebär en "säker" komponent. Här kommer internationella standarder som ISO 26262 för säkerhet inom fordonsindustrin, eller IEC 61508 för allmän industriell säkerhet, in i bilden. Dessa standarder föreskriver vilka säkerhetsnivåer som krävs för olika typer av system och komponenter, samt hur dessa nivåer ska uppfyllas under utvecklingsprocessen.

Det är också viktigt att förstå skillnaden mellan olika typer av standarder. Vissa är mer föreskrivande ("gör X och Y, men inte Z") och fokuserar på specifika handlingar för att säkerställa att säkerhetskraven är uppfyllda. Andra är mer målbaserade och ger vägledning för att bygga säkra system genom att definiera övergripande mål ("bygga ett säkert system utan att specificera exakt hur det ska göras"). Detta skiljer sig från strikt föreskrivande standarder genom att ge utvecklaren mer frihet i att uppnå säkerhet.

Ett exempel på tillämpningen av dessa standarder är inom fordonsindustrin, där komponenter och system ofta certifieras enligt olika säkerhetsnivåer, till exempel ASIL (Automotive Safety Integrity Level). Här säkerställs att komponenterna inte bara fungerar korrekt utan också att de är resistenta mot potentiella säkerhetshot som kan uppstå i kritiska situationer. Ett system som är certifierat till en högre nivå av ASIL innebär att det genomgått mer rigorösa tester och att risken för funktionsfel är avsevärt lägre.

En viktig aspekt är att dessa säkerhetsstandarder ofta inte endast fokuserar på hårdvara utan även på mjukvara, vilket kräver att mjukvaruarkitekturen beaktas noggrant i utvecklingsfasen. Mjukvara som används i säkerhetskritiska system måste genomgå detaljerad testning, kodgranskning och analys för att säkerställa att inga fel eller sårbarheter kan påverka systemets säkerhet.

Användningen av certifierade komponenter är en annan viktig del av säker utveckling. När företag som tillverkar komponenter i säkerhetskritiska system, exempelvis inom autonom körning, använder certifierade systemkomponenter, kan de vara säkra på att dessa komponenter har genomgått strikt granskning och uppfyller säkerhetskraven enligt aktuella standarder. Detta minskar risken för att programvaru- eller hårdvarufel ska inträffa under driftsförhållanden.

Det är också avgörande att förstå att certifierade komponenter och system inte är en garanti för att allt är säkert. En komponent kan vara certifierad enligt gällande standarder, men själva systemet kan fortfarande vara utsatt för säkerhetsrisker om inte hela systemet är korrekt implementerat och testat. Därför är det av största vikt att utvecklingsprocessen inkluderar tester och analyser av hela systemet, inte bara de enskilda komponenterna.

Ett ytterligare viktigt begrepp är det som kallas "Residual Risk" eller kvarvarande risk. Detta innebär att även om ett system eller en komponent har testats och certifierats för att uppfylla alla säkerhetskrav, finns det fortfarande en viss risk kvar – denna risk måste hanteras och accepteras i enlighet med aktuella säkerhetsmål. Förståelsen av hur man hanterar och accepterar denna kvarvarande risk är central för säkerhetsarbetet, särskilt inom komplexa och kritiska system där det är omöjligt att eliminera alla risker helt.

Vidare är det värt att notera att säkerhetsarbetet inte slutar vid certifieringen av komponenter eller systemen. Det är ett kontinuerligt arbete som sträcker sig genom hela systemets livscykel. Uppdateringar, patchar och kontinuerlig övervakning är viktiga för att säkerställa att systemen fortsätter att uppfylla säkerhetskraven även efter att de har släppts för användning.

För att uppnå en högre nivå av säkerhet är det också nödvändigt att implementera metoder som säkerställer att alla utvecklingsfaser följer strikta riktlinjer och standarder. Det innebär att alla design-, implementerings- och testfaser måste dokumenteras noggrant och att alla potentiella risker identifieras och hanteras på ett systematiskt sätt. Riskhantering blir därmed en integrerad del av hela utvecklingsprocessen.

Slutligen, när det gäller den praktiska tillämpningen av säkerhetsstandarder i företag, är det avgörande att skapa en kultur av säkerhet. Detta innebär att inte bara följa tekniska standarder utan också säkerställa att alla inblandade parter, från utvecklare till chefer, är medvetna om vikten av säkerhet och arbetar proaktivt för att minimera risker genom hela utvecklingscykeln.

Hur pålitlig är analys av hårdvarufel och mjukvarufel?

Under en tid när jag arbetade för ett telekommunikationsföretag, föreslog en ingenjör med ansvar för hårdvarupålitlighet att vi skulle granska returdata för en viss typ av kretskort som hade varit i drift i flera år och jämföra den faktiska felprognosen med den som hade gjorts innan korten skickades ut. Vi fann att den ursprungliga prognosen var extremt exakt, till flera decimaler! Detta visade på värdet av att genomföra hårdvarufelanalys och motiverade den tid och de resurser som investerats i arbetet. När vi granskade vidare visade det sig att en hel batch av kretskort hade blivit skadade efter att ha fallit ner i ett lager och blivit förstörda av en truck. Den insikten förändrade min syn på felprognoser – felprognoser för hårdvara bygger inte på den fysiska uppbyggnaden av komponenter som kolfilmresistorer, utan de baseras på historik. Över tid hade sannolikheten för att ett kort skulle bli nedsläppt i ett lager blivit en del av felstatistiken. Och det är just denna historik som gör dessa siffror så exakta.

Mjukvaruteam har på samma sätt en lång historik som kan ge insikter. Företag samlar ofta detaljerad information om sina retur- och felrapporter, vilket gör det möjligt att analysera mjukvarufel på en nivå som påminner om hårdvarufelanalys. Till exempel kan mjukvaruhistorik, lagrad i kodrepositoryn, ge detaljer om varje förändring som gjorts i varje modul. Det går så långt att man till och med kan förutsäga när ett fel är troligt att uppstå, baserat på tidigare erfarenheter av liknande kod. Om Joe skriver en modul på 500–750 rader kod i XYZ-systemet och hans ändringar godkänns av Ethel innan de läggs till repositoryt, kan systemet till och med förutsäga med 73% sannolikhet att en bugg måste åtgärdas inom tre månader.

Detta visar på vikten av att noggrant dokumentera och analysera varje steg i mjukvaruutvecklingsprocessen. Där hårdvarufel kan vara förutsägbara utifrån fysisk analys och skadade enheter, handlar mjukvarufel till stor del om historisk data – vilken kod som har ändrats, vilken modul som har modifierats och hur ofta dessa förändringar leder till problem. Detta innebär att mjukvarufel kan förutsägas med en imponerande noggrannhet om tillräcklig data finns tillgänglig.

Det är dock viktigt att förstå att detta tillvägagångssätt inte alltid är så exakt som vi kanske önskar. Till exempel genomfördes ett experiment av European Power Supply Manufacturers Association där 16 medlemsföretag ombads att uppskatta den genomsnittliga tiden tills ett fel uppstod för en enkel DC-DC omvandlare med tio komponenter. Resultaten varierade mellan 95 och 11 895 år, vilket är ett förhållande på 1:125. Efter diskussion mellan företagen justerades intervallet till mellan 1 205 och 11 895 år – ett förhållande på 1:10. Detta innebär inte att felprognoser för hårdvara är värdelösa, men det illustrerar de osäkerheter som finns i alla typer av felmodellering. Även om modeller är användbara, är de långt ifrån perfekta, särskilt när man försöker förutsäga sällsynta händelser.

När det gäller mjukvara är analysen och förutsägelsen av fel minst lika komplex. Mjukvarufel kan vara resultatet av många olika faktorer, från dålig koddesign och bristfällig verifiering till specifika användningssituationer som aldrig föreskrevs i utvecklingsfasen. När man introducerar nya buggar medvetet i en mjukvara för att observera hur den reagerar i verkliga miljöer (s.k. "fault injection") kan man på ett mer kontrollerat sätt förstå var svagheterna finns och åtgärda dessa innan produkten når användarna. En sådan metod kräver dock mycket mer avancerad modellering och simulering för att ge tillförlitliga resultat.

Vad som är viktigt för läsaren att förstå är att både hårdvarufel och mjukvarufel inte kan analyseras och förutsägas enbart genom teoretiska modeller. Historisk data spelar en stor roll i båda fallen. Därför är det av största vikt att inte bara samla in så mycket data som möjligt om tidigare incidenter, utan också att se till att alla förändringar i systemet dokumenteras noggrant. Det är också avgörande att förstå att medan felprognoser kan ge en bra indikation på systemets tillförlitlighet, är de fortfarande förbehållna många osäkerhetsmoment, och exakt förutsägbarhet är ofta omöjlig.

Hur kan vi förstå det genetiska informationsflödet genom semiosis och kodduality?
Hur rulltemperatur påverkar mekaniska egenskaper hos Cu/Al-laminat
Hur mikroalger kan omvandlas till bioolja genom hydrotermisk likvifiering
Vad kan man lära av forntida visdom och runor i anglosaxiska texter?
Hur man hanterar mobbning och utmaningar i professionell idrott: En ung spelares väg