Software Runs Everything Off-World: Let’s Make Sure It’s Correct and Secure
Notice bibliographique
Résumé
It is no exaggeration to say that software drives everything off-world, and no space mission can succeed without it. As earth-bound societies accelerate space exploration, it is critical that mission software be correct and secure. Because of the high stakes, considerable time and energy is expended in space software verification and security analysis. But faults and compromises in operational software persist despite best efforts. These risks are being magnified by the growth in autonomous and AI-generated software. Current verification methods will always be useful, but given the high consequences of failure, a need exists for more comprehensive and efficient verification techniques. The emerging technology of software behavior computation holds promise to fill this gap. The mathematics-based behavior computation process, known as Function Extraction (FX), produces the as-built specification of a program, whether human- or AI-generated. FX provides domain-to-range coverage of all behavior and subsumes all test cases that could be executed. Computed behavior is a new software engineering artifact that can enable a new approach to functional verification and security analysis. The computations reveal how variable values are computed in programs, not just their final values as in testing. This paper describes behavior computation technology as implemented in an FX prototype, and illustrates the process for 1) controlling complexity for human understanding, 2) scaling computations across program hierarchies, 3) verifying behavior of an imagined space habitat environmental controller, and 4) computing the behavior of AI-generated code prior to use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».