seminar modellüberprüfung

Seminar Modellüberprüfung

SMV – Symbolic Model Verifier

Referent: Markus Nosse

Inhaltsübersicht:

Grundlagen

Das SMV System

Grundlagen – BDDs 1

Binäre Entscheidungsdiagramme Repräsentation von logischen Formeln Effiziente Algorithmen Kanonische Darstellungsform Repräsentation von Kripke Strukturen

Grundlagen – BDDs 2

Entscheidungsbaum Entscheidungsdiagramm ist (sehr viel) kompakter Beispiel: f = a b c

a

b b

c c c c

0 1

0 01 1

1 10 11 01 0

0 10 1 0 1 0 1

1

32

a

01

c

0 1

1 0

b0

1

Grundlagen – BDDs 3

Zusammenfassen isomorpher Teilbäume Terminale Knoten var(v1) = var(v2) und

low(v1) = low(v2) und high(v1) = high(v2)

Elimination überflüssiger Entscheidungen low(v) = high(v)

b

c c

0

1 01 0

0 1 0 1

1

2

c

1 1

0 1

Grundlagen – BDDs 4

Direkte Konstruktion mittels Shannon Expansion f(x1,...,xn) = (xif1) ( xi f0),

fk = f(x1,...,xi=k,...,xn ), k = 0,1

Pro Anwendung ein Knoten für xi

Teilbäume ergeben sich rekursiv aus f0, f1

a0 1

b cc

a b c

b0 1

a0 1

c

a b c

1c

b01

a0

1

a b c

1

c

0

01

b c

Grundlagen - OBDDs

Ordnung auf Variablen Minimalität, Kanonität Effiziente Algorithmen

Reduce – Minimierung mit Aufwand O(|G|log|G|)Apply – Logische Verknüpfung in O(|G||H|)Restrict – Shannon Expansion in O(|G|log|G|)

Optimale Ordnung coNP vollständiges Problem Ausreichend gute Ordnungen sind bestimmbar

Grundlagen - Repräsentation

Kripke-Strukturen als OBDDs Binäre Codierung der Zustandsvariablen Codierte Übergangsrelation definiert über {0,1} Charakteristische Funktion ist logische Formel Darstellbar als OBDD

a b a b

s1 s2

s1 s2: (a b) a’ b’)s2 s1: (a b) a’ b’)s2 s2: (a b) a’ b’)

(s1s2) (s2s1) (s2s2)

Symbolische Modellüberprüfung 1

Algorithmus Check Eingabe: CTL Formel Ausgabe: Menge der erfüllenden Zustände als

OBDD Bezug auf eine Kripke Struktur (S,R,L),

Übergangsrelation R liegt als OBDD vor

Symbolische Modellüberprüfung 2

Rekursive Definition über der Struktur von CTL Formeln Atomare Aussage f = a

Ergebnis ist Menge der Zustände, in denen a erfüllt ist

Boolesche Operatoren f = f1 f2, f = f1 Berechnung mittels Apply Operanden sind Check(f1) und Check(f2)

CTL Operator EX f Subroutine CheckEX Parameter ist Check(f) Ergebnis ergibt sich aus Relational Product Computation

Symbolische Modellüberprüfung 3

CTL Operator EG f Subroutine CheckEG Parameter ist Check(f) Berechnung über größten Fixpunkt

CTL Operator E[f U g] Subroutine CheckEU Parameter sind Check(f), Check(g) Berechnung über kleinsten Fixpunkt

p p

q

p p

q

p p

q

p p

q

E[p U q]:

SMV – Überblick 1

SMV – Symbolic Model Verifier Basistypen

Boolean Endliche Integer Intervalle Aufzählungstypen Syntaktische Abkürzungen für CTL Formeln

Signale Im Sinne von „Variablen“ Definition als <name> : <typ> Eindeutige Zuweisungen, keine zirkulären Abhängigkeiten Operatoren init(<signal>) und next(<signal>)

SMV - Überblick 2

Module Unterstützung von komponentenorientieren Modellen Mehrfach instanziierbar Parametrisierbar

Eingabe- und Ausgabeparameter Synchrone oder asynchrone Modellierung

Prozesse Schlüsselwort process Analogie: Prozessmodell auf Einprozessorsystem

SMV – Überblick 3

Spezifikation Mittels CTL Formeln Temporale Operatoren X, G, F und U

neXt, Globally, in the Future, Until Implizite universelle Quantifizierung Gegenbeispiele Voraussetzungen für Beweise

using … prove Annahme von nichtbeweisbaren Eigenschaften

assume … Fairness-Bedingungen

Weitere Sprachkonstrukte 1

Alles syntaktische Abkürzungen Komplexe Typen

Arrays Mit beliebigem Typ, auch n-dimensional oder generisch Index aufsteigend (0..7) oder absteigend (7..0) Bsp: proc: array[0..1];

bits: array[7..0] of boolean; Strukturierte Typen

Definition über Module Ausnahme: Strukturen ohne Parameter Bsp: hands : struct { left, right: boolean; };

Weitere Sprachkonstrukte 2

If Anweisung if (<expr>) <stmt1> [ else <stmt2> ] Statements analog zu C oder Java Bsp: if (test) a = 1; else b = 1;

Default Regeln Zustand des modellierten Systems entspricht Belegung

der Zustandsvariablen Semantik undefinierter Zustandsvariablen? Defaults bestimmen Werte für undefinierte Variablen Explizite Regeln definierbar

default <stmt1> in <stmt2>

Weitere Sprachkonstrukte 3

Case und Switch Anweisung Syntactic Sugar für if-else-Kaskaden

Schleifen Sogenannte Konstruktor Loops

werden zur Compilezeit ausgewertet und komplett ausgerollt

Fortgeschrittene Modellierung

Modellierung in Schichten Bessere Abstraktion möglich

Ausnutzen von Symmetrien Verifikation von “Repräsentanten” Anlehnung an Induktionsbeweise

Bewertung Mächtige Konzepte Fehlerträchtige Modellierung wegen Komplexität

Beispiel Mutex

MODULE proc(state, otherState) { output state: stateSet; input otherState: stateSet; init(state) := noncritical;

case { (state = noncritical) : next(state) := {trying, noncritical}; (state = trying) & (otherState = noncritical) : next(state) := critical; (state = trying) & (otherState = trying) : next(state) := critical; (state = critical) : next(state) := {critical, noncritical}; default: next(state) := state; };}

Beispiel Mutex

typedef stateSet {noncritical, trying, critical};

MODULE main() {

proc: array 0..1;

for(i=0; i<2; i = i+1)

proc[i] : process proc(proc[(i+1) mod 2].otherState,

proc[(i+1) mod 2].state);

fairness: assert G F proc[0].running & G F proc[1].running;

proc0_fair: assert G F ~(proc[0].state = critical);

proc1_fair: assert G F ~(proc[1].state = critical);

mutex_violation: assert G F ~((proc[0].state = critical) &

(proc[1].state = critical));

using fairness, proc0_fair, proc1_fair

prove mutex_violation;

assume fairness, proc0_fair, proc1_fair;

}

Bewertung und Stellungnahme

Praxistauglich Siehe Verifikation des FutureBus+

Kommerzielle Tools verfügbar, deutet auf industriellen Einsatz hin

SMV scheint hardwarelastig zu sein Interessante Technologie, aber

Theorie nicht leicht Modellierung auch nicht leicht