In einer vernetzten und digitalisierten Welt steigt das Bedürfnis nach Sicherheit und Schutz. Wir setzen dies bedarfsorientiert um und verbinden »Safety« mit »Security«.
Using Machine Learning components in critical systems requires a sound safety concept and the ability to argue and prove that the risk of the considered system is acceptably low. In our previous blog post (Dealing with uncertainties of Machine Learning…
Cybersicherheit in der EU: NIS 2 kommt verspätet – sind Sie schon bereit? Die EU hat zum 14. Dezember 2022 die Richtlinie über Maßnahmen für ein hohes gemeinsames Cybersicherheitsniveau in der Union, kurz NIS 2, beschlossen. Die neue NIS 2-Richtlinie…
In today’s rapidly evolving automotive and aerospace industries, ensuring system safety and regulatory compliance is critical. The need for more structured and clearer safety cases is required by existing and upcoming regulation and standards (e.g. AFGBV (German L4 law), EU…
Unlocking Automotive Safety: How LLM-Augmented Tools Are Transforming Hazard and Risk Assessments In the ever-evolving landscape of automotive safety engineering, the Hazard Analysis and Risk Assessment (HARA) process is crucial. This procedure demands extensive engineering expertise to meet the requirements…
Im Wettbewerb um Technologien und Zukunftsmärkte spielen Normen und Standards eine entscheidende Rolle. Das Positionspapier »Wer sie gestaltet, beherrscht den Markt: Normen und Standards« der Fraunhofer-Gesellschaft weist darauf hin, wie wichtig die Gestaltung von Normung und Standardisierung ist und formuliert…
The use of Machine Learning (ML) components in safety-critical or financially critical systems is challenging. At Fraunhofer IESE, we address this challenge by systematically engineering comprehensive multi-layered safety concepts and explicitly considering sources of uncertainties. This specifically includes situations at…
In today’s complex technological landscape, ensuring system safety is paramount. The Systems Theoretic Process Analysis (STPA) framework provides a structured approach for identifying and mitigating safety risks in intricate systems. At the forefront of this methodology is safeTbox, an STPA…
In einer Welt, in der Technologie immer weiter voranschreitet, sind sprachgesteuerte Assistenten zu einem nicht mehr wegzudenkenden Teil unseres Alltags geworden. Von IBM Watson und Aleph Alpha Luminous über Apple Siri und Amazon Alexa bis hin zu Google Assistant und…
safeTbox stands for Safety Toolbox and it aims at supporting the development of E/E/PE embedded systems with safety critical characteristics. The tool offers special support for the automotive domain and its associated standard ISO 26262, although several of the modeling…
Das autonome Fahren, insbesondere abseits von Straßen, ist aufgrund der Umgebungsvielfalt und Unvorhersehbarkeit unterschiedlicher Situationen fehleranfällig. Ein Lösungsansatz für dieses Problem ist es, durch das Imitieren menschlicher Denkmuster die Leistung von Künstlicher Intelligenz (KI) zu steigern, um ein Kontextbewusstsein in…
