为此，本文创新性地提出了基于离散时间贝叶斯网络（DTBN）的AADL模型定量安全分析方法。DTBN模型不仅具备对动态系统建模的能力，还通过考虑变量间的局部依赖关系有效缓解了状态空间爆炸问题。同时，它能准确预测稀有事件并提供系统故障的深入诊断，为系统优化提供宝贵洞见。此外，DTBN模型还具备集成数据驱动技术的潜力，这进一步拓展了其在系统实时定量安全分析中的应用。
本文以嵌入式安全攸关系统的AADL模型定量安全分析为主要研究目标，着重于提升复杂系统环境下AADL模型安全分析的适应性和效率。主要完成了以下工作：
1.针对现有方法的局限性，创新性地将DTBN模型应用于AADL模型的定量安全分析中，并有效应对了多个复杂系统安全分析领域的关键挑战。
2.提出了一种从AADL模型到DTBN模型的映射算法。该算法系统地将AADL模型的架构信息和故障行为转化为DTBN模型的节点、有向边和节点概率表，并使转换后的模型充分捕获原始系统组件之间的顺序依赖性、功能依赖性等动态行为和系统退化等概率行为。
3.提出了一个基于DTBN的AADL模型定量安全分析框架：QuanSafe。QuanSafe集成了多种定量安全分析方法和改进指标。与现有方法相比，QuanSafe的一项显著优势在于其具备诊断分析能力，能够识别系统故障的根源，从而为系统优化提供有力支持。此外，利用DTBN模型的时间特性，QuanSafe引入了timed-RAW（tRAW）作为增强的敏感性分析指标，为系统维护工作提供了更精准的指引。同时，我们还在AADL开发环境OSATE中实现了自动化工具，促进了分析过程的自动化。
参考文献（略）
