Automating Semantic Analysis of System Assurance Cases using Goal-directed ASP

保证案例提供了一种结构化的方式，用于呈现关于安全和安全性至关重要的系统认证的论据和证据。然而，即使对于中等复杂度的系统，创建和评估这些保证案例也可能是复杂和具有挑战性的。因此，越来越需要开发新的自动化方法来完成这些任务。虽然大多数现有的保证案例工具专注于自动化结构方面，但它们缺乏完全评估保证论据的语义一致性和正确性的能力。在之前的工作中，我们介绍了Assurance 2.0框架，该框架优先考虑推理过程、证据利用和明确界定反驳主张（击败者）和反证据。在本文中，我们介绍了使用常识推理和答案集编程求解器（特别是s（CASP））增强保证2.0的语义基于规则分析能力的方法。通过使用这些分析技术，我们研究保证案例的独特语义方面，例如逻辑一致性、充分性、不可推翻性等。应用这些分析提供了系统开发人员和评估人员对保证案例的信心。

论文试图提出一种自动化方法，以增强保证论据的语义一致性和正确性，从而提高保证案例的可靠性。

使用常识推理和答案集编程求解器（s(CASP)）来增强保证2.0框架的语义规则分析能力，进一步检查保证论据的逻辑一致性、充分性、无法推翻性等方面的问题。

论文提出的方法可以提高保证案例的可靠性，为系统开发者和评估者提供更多信心。实验使用了保证案例，并使用了s(CASP)求解器进行分析。

与本文相关的研究包括自动化保证案例工具的研究，以及常识推理和答案集编程求解器在人工智能领域的应用研究。