Efeitos de geradores de códigos baseados em modelos na confiabilidade de códigos

Modern embedded safety-critical applications are utilizing tools to help the software development deal with safety-critical guidelines. Simulink and Scade are examples of these tools, often used to design flight control, engine control, automatic pilots, and fuel management systems. To generate a code, first, the software is modeled and, then, the models are translated into an automatic generated C code. Unlike the Simulink tool, Scade’s resulting C code is guaranteed to be compliant with safety-critical regulations. This work evaluates the impact of the use of code generation tools on the overall code reliability. Each tool generates the code based on specific directives, with possibly a significant impact on the code sensitivity to transient faults. Four different algorithms are considered, and each one is implemented in three different versions: Manual, Simulink generated and Scade generated. To evaluate the version’s reliability, more than 3,500 faults were injected into the programs. Results show that, while increasing the execution time, Simulink reduces, on average, 79% the SDC rate and 61% the DUE rate. Scade reduces the SDC rate of 52% but, unfortunately, increases the DUE rate of 5%.Aplicações modernas de sistemas críticos utilizam cada vez mais ferramentas para auxiliar o desenvolvimento de software, que ajudam a lidar com guias de desenvolvimento de software em sistemas críticos. Simulink e Scade são exemplos dessas ferramentas, uma vez que são frequentemente utilizadas para realizar o design de projetos como: controladores de vôo, controladores de motores, pilotos automáticos e também sistemas que gerenciam abastecimento de combustível. Para gerar o código, primeiramente o software é modelado, e, depois, traduzido para um código gerado automaticamente na linguagem de programação C. Diferente da ferramenta Simulink, o código gerado pela ferramenta Scade é garantido a seguir os guias determinados pelas regulamentações. Este trabalho avalia o impacto do uso de códigos gerados por ferramentas em algoritmos. Cada ferramente gera o código automaticamente, baseado em certas diretivas, particulares a cada ferramenta, tendo assim um possível impacto significativo na tolerância a falhas dos algoritmos. Quatro algoritmos diferentes são considerados, e cada um é implementado em três diferentes versões: Manual, Simulink e Scade. Para avaliar as confiabilidade dos diferentes códigos em suas diferentes versões, injetou-se mais de 3.500 falhas nos programas. Os resultados mostram, que, enquanto a ferramenta Simulink reduz, em média, 79% a taxa de SDCs e 61% a taxa de DUEs. Enquanto isso, a ferramenta Scade reduz a taxa de SDCs em 52%, mas, infelizmente, aumenta a taxa de DUEs em 5%