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自动驾驶系统安全漏洞检测与分析

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风险数据

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数据库SQL示例


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-- 数据清洗示例
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-- 将所有故障描述中的 "错误" 替换为 "故障"
UPDATE fault_cases SET fault_description = REPLACE(fault_description, '错误', '故障');

-- 将所有故障时间早于 '2023-01-01' 的记录的修复时间设置为 NULL
UPDATE fault_cases SET repair_time = NULL WHERE fault_time < '2023-01-01';

-- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-- 规则引擎示例
-- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-- 根据错误代码查询故障模式
SELECT
    fc.fault_description,
    rc.root_cause_description
FROM
    fault_cases fc
JOIN
    root_causes rc ON fc.root_cause_id = rc.root_cause_id
WHERE
    fc.fault_id IN (SELECT log_id from vehicle_logs WHERE error_code = 'E1001');

-- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-- 知识图谱查询示例
-- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-- 查询所有与 "感知错误" 故障模式相关的组件
SELECT
    n2.node_name
FROM
    nodes n1
JOIN
    relationships r ON n1.node_id = r.source_node_id
JOIN
    nodes n2 ON r.target_node_id = n2.node_id
WHERE
    n1.node_name = '感知错误'
    AND n2.node_type = '组件';

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-- 告警规则引擎示例
-- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-- 当车辆速度超过 120 km/h 时触发告警
SELECT
    log_id,
    timestamp,
    vehicle_speed
FROM
    vehicle_logs
WHERE
    vehicle_speed > 120;

-- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-- 风险评估示例
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-- 统计每种根本原因导致的故障数量
SELECT
    rc.root_cause_category,
    COUNT(*) AS fault_count
FROM
    fault_cases fc
JOIN
    root_causes rc ON fc.root_cause_id = rc.root_cause_id
GROUP BY
    rc.root_cause_category;

-- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-- 干预策略执行示例
-- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-- 假设干预策略是更新系统配置
-- 可以使用 UPDATE 语句更新系统配置表 (假设有一个 system_configuration 表)
-- UPDATE system_configuration SET config_value = 'new_value' WHERE config_name = 'parameter_x';

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-- 性能监控示例
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-- 查询知识检索平均时间
SELECT AVG(metric_value) FROM metrics WHERE metric_name = '知识检索平均时间';

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-- 指标计算SQL
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-- 数据接入种类 (假设数据源信息存储在 data_sources 表中)
-- 统计数据源种类数量
SELECT COUNT(*) FROM data_sources;

-- 数据清洗率
--  清洗后数据完整性 >= 99%
--  计算清洗后数据完整性
SELECT
    (COUNT(*) - SUM(CASE WHEN column1 IS NULL OR column2 IS NULL OR ... THEN 1 ELSE 0 END)) / COUNT(*) AS data_completeness
FROM
    your_table_name; -- 替换为你的表名

-- 故障模式覆盖率 (Σ(Wi * Fi) / ΣWi，其中 Wi 为每个故障模式的权重，Fi 为该故障模式是否被识别(1 或 0)，目标值>=95%)
-- 假设故障模式权重存储在 fault_patterns 表中，识别结果存储在 identification_results 表中
SELECT
    SUM(fp.weight * ir.is_identified) / SUM(fp.weight) AS coverage_rate
FROM
    fault_patterns fp
JOIN
    identification_results ir ON fp.pattern_id = ir.pattern_id;

-- 识别准确率 (识别正确的故障模式占总识别故障模式的比例，目标值>=90%)
SELECT
    SUM(CASE WHEN ir.is_correct = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) AS accuracy_rate
FROM
    identification_results ir;

-- 告警触发有效率 (触发的告警最终被确认为真实风险的百分比，目标值 >= 80%)
SELECT
    SUM(CASE WHEN alarm.is_valid = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) AS effectiveness_rate
FROM
    alarms alarm;

-- 平均提前预警时间 (目标值 >= 24 小时)
SELECT AVG(TIMESTAMPDIFF(HOUR, alarm_time, fault_time)) FROM alarms; --计算告警时间和故障时间的差值

-- 风险优先级准确率 (高优先级风险的实际发生概率高于低优先级风险的比例，目标值>=70%)
-- 需要根据实际业务逻辑计算

-- 风险评估自动化率 (自动化完成风险评估的比例，目标值>=50%)
SELECT SUM(CASE WHEN is_automated = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) FROM risk_assessments;

-- 主动干预有效率 (主动干预措施成功避免故障发生的比例，目标值>=60%)
SELECT SUM(CASE WHEN is_effective = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) FROM intervention_measures;

-- MTTR (平均修复时间 < 1 小时)
SELECT AVG(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, fault_time, repair_time)) FROM fault_cases; -- 计算分钟

-- 一次性解决率 (一次性解决问题的比例，目标值>=85%)
SELECT SUM(CASE WHEN is_resolved_first_time = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) FROM fault_cases;

-- 知识库更新频率 (更新频率 < 1 周)
--  计算平均更新间隔
SELECT AVG(TIMESTAMPDIFF(DAY, create_time, update_time)) FROM knowledge_base_versions;

-- 用户反馈响应率 (响应率 > 90%)
SELECT SUM(CASE WHEN is_responded = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) FROM user_feedback;

-- 知识库准确率 (准确率 > 98%)
--  需要人工评估和标注数据，然后计算准确率

-- 知识检索平均时间 (检索平均时间 < 5 秒)
SELECT AVG(metric_value) FROM metrics WHERE metric_name = '知识检索平均时间';

-- 知识推荐采纳率 (采纳率 > 70%)
SELECT SUM(CASE WHEN is_adopted = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) FROM knowledge_recommendations;

-- 告警误报率 (误报率 < 5%)
SELECT SUM(CASE WHEN is_false_alarm = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) FROM alarms;

-- 告警响应时间 (响应时间 < 15 分钟)
SELECT AVG(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, alarm_time, response_time)) FROM alarms;

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-- 风险管控SQL示例 (备份与恢复)
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-- 备份数据 (需要使用 mysqldump 命令，这里只是示例)
-- mysqldump -u [用户名] -p [密码] [数据库名] > backup.sql

-- 恢复数据 (需要使用 mysql 命令，这里只是示例)
-- mysql -u [用户名] -p [密码] [数据库名] < backup.sql