In modernen Fahrzeugen arbeiten zahlreiche Software- und Hardware-Komponenten zusammen, die selbst im Fehlerfall die Sicherheit des Systems gewährleisten müssen. Die Verifikation der entsprechenden Sicherheitsmechanismen ist aufwendig: Manuell erstellte Tests erfassen oft nur einen Teil möglicher Fehlerszenarien, die Erstellung und Instandhaltung ist zeitintensiv, und besonders seltene, komplexe Fehlerfälle bleiben häufig ungetestet.
Worst-Case-Szenarien systematisch testen
Unter der Projektleitung von Tiziano Munaro, Wissenschaftler im Kompetenzfeld Model-based Systems Engineering, hat TeFoSa gezeigt, wie sich Testprozesse deutlich effizienter gestalten lassen: Durch automatisierte Fehlerinjektions-Tests werden gezielt Fehler in Software- und Hardware-Komponenten eingebracht, um die Leistungsfähigkeit der Sicherheitsmechanismen umfassend zu prüfen. „Unser Ziel war es, selbst komplexeste Fehlerszenarien systematisch identifizieren zu können und so das Vertrauen in die Sicherheit moderner Fahrzeuge zu stärken“, erklärt Munaro.
Dabei wurde deutlich, dass Fehlermodi in einem cyber-physischen System (CPS) je nach Parametrisierung unterschiedliche Auswirkungen haben können. Um die funktionale Korrektheit, Genauigkeit und Timing-Sicherheit zuverlässig zu gewährleisten, müssen aus diesem Grund sogenannte „Worst-Case“-Szenarien in einem hochdimensionalen Parameterraum identifiziert werden. TeFoSa entwickelte dafür eine Methodik, die die Testfallgenerierung als Optimierungsproblem formuliert. Am realen Anwendungsfall konnten damit besonders herausfordernde Szenarien effizient identifiziert werden – bei gleichzeitig reduziertem manuellem Aufwand.
Automatisierte Testverfahren praxisnah evaluieren
Die entwickelten Verfahren wurden praxisnah für zwei Sicherheitsmechanismen der TTTech Auto MotionWise Automotive Middleware getestet, wobei TTTech Auto die industrielle Umgebung bereitstellte. Die Ergebnisse lassen darauf schließen, dass automatisierte Testfallgenerierung nicht nur den Aufwand für die Identifikation potenzieller Schwachstellen reduzieren, sondern auch das Vertrauen in deren Abwesenheit erhöhen kann.
Damit leistet TeFoSa einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung von Methoden zur kontinuierlichen Entwicklung von Software in der Automobilindustrie und liefert wertvolle Impulse für zukünftige Teststrategien für komplexe Fahrzeugsoftware. Gleichzeitig demonstriert das Projekt den Nutzen automatisierter Testansätze für die funktionale Sicherheit.
