Assessing the Usefulness of Assurance Cases: Experience With the Large Hadron Collider
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Assurance cases (ACs) are structured arguments designed to show that a system is sufficiently reliable to function properly in its operational environment. They are mandated by safety standards and are largely used in industry to support risk management for systems; however, ACs often contain proprietary information and are not publicly available. Therefore, the benefits of AC development are usually not rigorously documented, measured, or assessed. In this paper, we empirically evaluate the effectiveness of using ACs to show that a system is reliable using a case study over the CERN Large Hadron Collider (LHC) Machine Protection System (MPS). We used open‐source documentation to create an AC over the MPS and used the Eliminative Argumentation (EA) methodology for its development. The development involved four authors with considerable experience in AC development, three of whom work for Critical System Labs, a small enterprise specializing in ACs. Our findings show that (a) the cost and time required to develop our AC is negligible compared to the effort needed to develop the system, and (b) EA helped identify defeaters (i.e., doubts in the system's reliability) that were not detailed in the documentation used for creation of the AC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,113 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».