Konferenz  /  19.9.2018  -  21.9.2018

37th International Conference on Computer Safety, Reliability & Security (SAFECOMP2018)

Die SAFECOMP ist ein führendes Forum zur Weiterentwicklung des Stands der Wissenschaft in Bezug auf den verlässlichen Einsatz von Software und Hardware in sicherheitskritischen Systemen. Dabei werden jährlich neue wissenschaftliche Erkenntnisse und Trends bezüglich Methoden und praktischen Lösungsansätzen zur Sicherstellung der Verlässlichkeitseigenschaften Safety, Security und Reliability vorgestellt und kritisch diskutiert.


Die 37. Ausgabe der SAFECOMP findet vom 19. bis 21. September 2018 in Västerås, Schweden statt. Weitere Infos über die SAFECOMP sowie das ausführliche Programm sind hier zu finden.

Das Fraunhofer IESE ist in diesem Jahr mit den folgenden Beiträgen vertreten:

 

Hauptkonferenz

Multi-Aspect Safety Engineering for Highly Automated Driving - Looking beyond functional safety and established standards and methodologies

Patrik Feth, Rasmus Adler, Takeshi Fukuda, Tasuku Ishigooka, Satoshi Otsuka, Daniel Schneider, Denis Uecker and Kentaro Yoshimura

Mittwoch, 19.09. – 14:30-15:00, Session 2: Autonomous driving und safety analysis

 

A Model-Based Safety Analysis of Dependencies Across Abstraction Layers

Christoph Dropmann, Eike Thaden, Mario Trapp, Denis Uecker, Rakshith Amarnath, Leandro Avila Da Silva, Peter Munk, Markus Schweizer, Matthias Jung und Rasmus Adler.

Mittwoch, 19.09. – 15:00-15:30, Session 2: Autonomous driving and safety analysis

 

DECSoS Workshop

Dynamic Risk Management for Cooperative Autonomous Medical Cyber-Physical Systems

Fabio Luiz Leite Junior, Daniel Schneider und Rasmus Adler

Dienstag, 18.09. – 11:30-12:00, Session 2: Cooperative Systems Safety & Security

 

Towards (semi-)automated synthesis of runtime safety models: A safety-oriented design approach for service architectures of cooperative autonomous systems

Jan Reich und Daniel Schneider

Dienstag, 18.09. – 12:00-12:30, Session 2: Cooperative Systems Safety & Security

 

WAISE Workshop

Uncertainty in Machine Learning Applications - A Practice-Driven Classification of Uncertainty

Michael Kläs und Anna Maria Vollmer

Dienstag, 18.09. – 11:00-12:20, Session 2: Uncertainty in Automated Driving

 

Dynamic Risk Assessment for Vehicles of Higher Automation Levels by Deep Learning

Patrik Feth, Mohammed Naveed Akram, René Schuster und Oliver Wasenmüller

Dienstag, 18.09. – 17:00-17:40, Session 6: Runtime Risk Assessment in Automated Driving

 

Programm: Das ausführliche Programm finden Sie hier.