IQBAL, Danish, Barbora BÜHNOVÁ a Emilia CIOROAICA. Digital Twins for Trust Building in Autonomous Drones through Dynamic Safety Evaluation. Online. In 18th International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering - ENASE. Neuveden: SciTePress, 2023, s. 629-639. ISBN 978-989-758-647-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.5220/0011986900003464.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Digital Twins for Trust Building in Autonomous Drones through Dynamic Safety Evaluation
Autoři IQBAL, Danish (586 Pákistán, garant, domácí), Barbora BÜHNOVÁ (203 Česká republika, domácí) a Emilia CIOROAICA (276 Německo).
Vydání Neuveden, 18th International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering - ENASE, od s. 629-639, 11 s. 2023.
Nakladatel SciTePress
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Portugalsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/23:00131090
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-989-758-647-7
ISSN 2184-4895
Doi http://dx.doi.org/10.5220/0011986900003464
UT WoS 001119034200064
Klíčová slova anglicky Trust; Digital Twins; Safety; Autonomous Drones; Run-time Compliance Checking; Autonomous Ecosystem.
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 7. 4. 2024 23:04.
Anotace
The adoption process of innovative software-intensive technologies leverages complex trust concerns in different forms and shapes. Perceived safety plays a fundamental role in technology adoption, being especially crucial in the case of those innovative software-driven technologies characterized by a high degree of dynamism and unpredictability, like collaborating autonomous systems. These systems need to synchronize their maneuvers in order to collaboratively engage in reactions to unpredictable incoming hazardous situations. That is however only possible in the presence of mutual trust. In this paper, we propose an approach for machine-to-machine dynamic trust assessment for collaborating autonomous systems that supports trust-building based on the concept of dynamic safety assurance within the collaborative process among the software-intensive autonomous systems. In our approach, we leverage the concept of digital twins which are abstract models fed with real-time data used in the run-time dynamic exchange of information. The information exchange is performed through the execution of specialized models that embed the necessary safety properties. More particularly, we examine the possible role of the Digital Twins in machine-to-machine trust building and present their design in supporting dynamic trust assessment of autonomous drones. Ultimately, we present a proof of concept of direct and indirect trust assessment by employing the Digital Twin in a use case involving two autonomous collaborating drones.
Návaznosti
CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_019/0000822, interní kód MU
(Kód CEP: EF16_019/0000822)
Název: Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur (Akronym: C4e)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur, PO 1 Posilování kapacit pro kvalitní výzkum
EF16_019/0000822, projekt VaVNázev: Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur
EF19_073/0016943, projekt VaVNázev: Interní grantová agentura Masarykovy univerzity
MUNI/A/1389/2022, interní kód MUNázev: Aplikovaný výzkum na FI: Bezpečnost počítačových systémů, softwarových architektur kritických infrastruktur s forenzními aspekty, zpracování dat pokročilých sensorů a algoritmy plánování v dopravě a logistice
Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum na FI: Bezpečnost počítačových systémů, softwarových architektur kritických infrastruktur s forenzními aspekty, zpracování dat pokročilých sensorů a algoritmy plánování v dopravě a logistice
MUNI/IGA/1254/2021, interní kód MUNázev: Modelling and Runtime Assessment of Trust in Automotive Autonomous Systems
Investor: Masarykova univerzita, Modelling and Runtime Assessment of Trust in Automotive Autonomous Systems
VytisknoutZobrazeno: 7. 6. 2024 22:45