CC BY
38
ИНФОРМАТИКА
УДК 681.518
ХЕШ-ФУНКЦИИ ДЛЯ СОКРАЩЕНИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
В.Б. Гольдштейн, С.В. Миронов
Саратовский государственный университет,
кафедра математической кибернетики и компьютерных наук
E-mail: [email protected], [email protected]
Исследуется задача сокращения диагностической информации, используемой при локализации неисправностей дискретных устройств (ДУ). Предлагается решать эту задачу за счет подбора хеш-функции, возвращающей компактные свертки для полных реакций ДУ и реакций его неисправных модификаций на диагностический тест. Приводятся статистические данные, подтверждающие эффективность предложенного подхода.
Hash Functions for Diagnostic Information Reduction
V. B. Goldshteyn, S. V. Mironov
In this paper we present a new approach for the solution of problem of the diagnostic information reduction. This approach is based on use of hash functions delivering a compact signature for records in a fault dictionary. The experimental results show a considerable decrease in the storage requirement of diagnostic information reduced with the help of such functions.
ВВЕДЕНИЕ
Можно выделить два главных подхода к процессу диагностирования: диагностирование с использованием предварительно подготовленной диагностической информации (ДИ) и динамическое диагностирование [1,2]. При первом подходе в составе ДИ сохраняется реакция на диагностическую последовательность (тест) исправного ДУ (эталонная реакция) и реакции всех рассматриваемых неисправных модификаций этого ДУ (словарь неисправностей). Процесс диагностирования с использованием ДИ предполагает подачу на вход исследуемого ДУ диагностической последовательности, получения выходной последовательности и ее сравнение с реакциями в ДИ. Реакция в ДИ, равная полученной выходной последовательности, свидетельствует об исправности ДУ или о наличии в нем соответствующей неисправности. При динамическом диагностировании анализируется реакция исследуемого ДУ с целью локализации неисправности.
Существуют два основных препятствия к диагностированию с использованием ДИ: для современных ДУ объем ДИ, как правило, чрезвычайно велик; для генерации ДИ требуются значительные временные затраты. Однако генерация ДИ для конкретного ДУ проводится лишь один раз, тогда как время непосредственного диагностирования значительно сокращается по сравнению со временем, необходимым для динамического диагностирования [3].
К сокращению объема ДИ предложено множество подходов [3-9]. Большинство из них предполагает значительное сокращение словаря неисправностей за счет того, что вместо полной реакции на диагностические тесты в словаре сохраняется некоторая компактная свертка этой реакции. В некоторых случаях [8-9] компактная свертка заменяет и реакцию эталонного устройства.
Сокращение объема словаря неисправностей влечет за собой изменение процесса диагностирования. Для локализации неисправности
© В.Б. Гольдштейн, С.В. Миронов, 2007
производится поиск в сокращенном словаре неисправностей не полной реакции исследуемого ДУ, а ее компактной свертки. Это означает, что генерация компактной свертки реакции исследуемого ДУ должна быть вписана в процесс диагностирования. Следовательно, время на диагностирование одного ДУ увеличивается за счет времени, необходимого для генерации компактной свертки реакции этого ДУ на тест.
Существенное сокращение объема словаря неисправностей может привести к потере «полезной» информации [3, 9], а следовательно, и к уменьшению глубины диагностирования.
Таким образом, при сокращении ДИ возникают следующие проблемы: так как алгоритм получения компактной свертки реакции ДУ выполняется в процессе диагностирования, время на его выполнение должно быть сведено к минимуму; глубина диагностирования после сокращения ДИ должна оставаться неизменной.
Далее для решения изложенных проблем предлагается использовать механизм хеш-функций.
1. ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ОБОЗНАЧЕНИЯ
Пусть В = {0,1} — бинарный алфавит.
Пусть рассматриваемое ДУ /0 имеет т выходных полюсов и множество ^ = {/ | 1 ^ г ^ N} есть множество его неисправных модификаций. Предполагаем, что на каждом выходном полюсе упомянутых ДУ может появиться только сигнал из В.
Пусть Т = ¿о,^2,---,£к-1 — диагностическая последовательность для рассматриваемого устройства, где , 0 ^ ^ к — 1, — входные вектора. Тогда количество бит п = тк в полной реакции ДУ
назовем объемом полной реакции. Саму полную реакцию устройства / на тест Т можно представить в виде вектора Яг е Вп, в котором на 5-м месте, 0 ^ 5 ^ п — 1, стоит значение сигнала на выходном полюсе с номером 5 — т|_з/т] после подачи входного вектора с номером |_з/т_|.
Представим ДИ для ДУ /0 с множеством неисправностей ^ в виде матрицы Я порядка ^+1) х п,
где строка с номером г, 0 ^ г ^ N, есть вектор Яг. Не теряя общности будем предполагать, что все
строки матрицы попарно различны, т. е. нет ни одной пары устройств / и /, неразличимых с помощью представленной ДИ. В противном случае каждый класс неразличимых устройств можно заменить одним представителем.
Объемом ДИ назовем количество элементов в соответствующей матрице Я, т. е. величину ^ + 1)тк.
Обозначим Н(г), г ^ п, множество функций вида Вп ^ Вг.
Результатом применения функции Л е Н(г) к ДИ Я назовем матрицу Я], в которой строка Я],
0 ^ г ^ N, есть результат применения функции Л к строке Яг исходной матрицы Я
Я] = Л(Яг).
Строку Я] можно воспринимать как компактную свертку полной реакции г-й модификации ДУ, а матрицу Я] — как результат сокращения ДИ.
Из всех функций из Н(г), подходящими для сокращения ДИ, являются только такие Л, для которых выполняется
Я] = Я1] при г = (1)
т. е. которые сохраняют неизменной глубину диагностирования.
Из того, что Я] — бинарная матрица, очевидно, что условие (1) может выполняться только тогда, когда выполняется условие
г > +1)]. (2)
В качестве меры сокращения ДИ Я с помощью функции Л е Н(г) введем величину
Е(Л) = ^ ^ + 1)], (3)
г
которую назовем эффективностью сжатия. С учетом (2) ясно, что для функции Л максимальная величина Е(Л), соответствующая наилучшему сжатию информации при выполнении условия (1), равна 1.
2. ХЕШ-ФУНКЦИИ ДЛЯ СОКРАЩЕНИЯ ДИ
В литературе описано множество различных видов хеш-функций и методов их построения [10, 11]. Ряд экспериментов показал целесообразность применения для сокращения ДИ двух разновидностей хеш-функций — полиномиальной (мультипликативной) и позиционной. Преимуществом этих хеш-функций является их простота, высокая скорость вычисления.
Полиномиальная хеш-функция h G H(r) в качестве результата выдает последние r бит результата вычисления многочлена Xn_i + Xn_2P + Xn_3P2 + ■ ■ ■ + X0Pn_1 т. е.
h(X) = (Xn_i + Xn_2P + Xn_3P2 + ••• + XoPn-1) mod 2r,
где X = X0,X1, ...,Xn_i — входной битовый набор (вектор полной реакции ДУ), P — параметр хеш-функции, — целое нечетное число из диапазона [1, 2r).
Для вычисления результата позиционной хеш-функции h G H(r) от аргумента X вычисляются значения
ho (X), hi (X),..., hn(X).
Величина h0(X) принимается равной нулю, а для определения величины hj(X), 1 ^ i ^ n вычисляется
k = (Xi_i + ••• + XoPi_1 + (r - 1)Pi) mod r,
где P — параметр хеш-функции, после чего принимается hi(X) = hi_1 (X) ® (2kiXi_1). Здесь ® — побитовая операция сложения по модулю 2. В качестве результата хеш-функция h(X) возвращает значение hn(X).
Как в полиномиальных, так и в позиционных хеш-функциях высокая скорость вычислений достигается за счет простоты выполняемых операций. Кроме того, в позиционных хеш-функциях исключается умножение длинного числа на параметр P (в общем случае тоже длинное число), и таким образом позиционная хеш-функция более эффективна с точки зрения скорости вычисления, чем полиномиальная.
Как видно из определений, полиномиальную или позиционную хеш-функцию из класса H(r) можно считать определенной, если задан параметр P. Логично предположить, что не для любого параметра P для хеш-функции будет выполняться условие (1) и более того, что выполнение условия (1) для хеш-функции для некоторой ДИ R не гарантирует выполнение этого условия для другой ДИ.
Оценим вероятность того, что функция h G H(r) для ДУ с N неисправностями будет удовлетворять условию (1). Предположим хеш-функция h выдает равновероятные значения. Будем получать новые значения хеш-функции последовательно. Получая очередное значение считаем, что все полученные значения различны. Тогда вероятность того, что i-е (начиная с нуля) значение функции h не совпадает ни с одним из полученных ранее, равна . Таким образом, вероятность того, что для h G H(r) выполняется (1) равна
N
П ^. (4)
i=0
Зная полученное значение вероятности можно подсчитать количество итераций (шагов) перебора, которое гарантирует с вероятностью 99% получение хеш-функции, обеспечивающей выполнение условия (1). Обозначим это количество M. Значения величины M для некоторых значений N и r приведены в табл. 1. Здесь Mi, 1 ^ i ^ 4, — значения M для r = ri. Как видно из табл. 1, с помощью небольшого перебора вероятнее всего получить хеш-функцию, обеспечивающую эффективность сжатия от 0.58 до 0.67.
Таблица 1
Количество итераций, необходимое для получения хеш-функции
N+1 Г1 E(hi) M1 Г2 E(h2) M2 гз E(h3) M3 Г4 E(h4) M4
100 12 0.5833 14 11 0.6364 52 10 0.7000 681 9 0.7778 1.4 • 105
250 13 0.6154 212 12 0.6667 10776 11 0.7273 3.5 • 107 10 0.8000 1.2 • 1015
300 15 0.6000 16 14 0.6429 71 13 0.6923 1174 12 0.7500 3.4 • 105
500 15 0.6000 210 14 0.6429 10094 13 0.6923 2.6 • 107 12 0.7500 4 0 01 2.
800 17 0.5882 51 16 0.6250 615 15 0.6667 85895 14 0.7143 0 Oi
900 17 0.5882 100 16 0.6250 2271 15 0.6667 СО 0 2. 14 0.7143 CD 00 3.
1100 18 0.6111 45 17 0.6471 468 16 0.6875 49135 15 0.7333 5. 8 0 00
1500 18 0.6111 337 17 0.6471 25269 16 0.6875 5 0 00 15 0.7333 5.9 • 1015
3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
Для оценки эффективности сокращения ДИ с помощью хеш-функций были проведены две серии экспериментов. В процессе экспериментов подбирались полиномиальные и позиционные хеш-функции для каждого варианта ДИ. Для каждого из значений г, начиная с наименьшего, делалось несколько попыток подбора соответствующего параметра Г. При обнаружении хеш-функции, удовлетворяющей условию (1), процесс поиска прекращался.
В первой серии экспериментов производился поиск хеш-функций для исходных данных, сгенерированных случайным образом. Генерация ДИ проводилась в предположении, что полная реакция любой неисправной модификации ДУ отличается от эталонной реакции не более чем на 5%. Такая модель была выбрана в связи с тем, что одиночные неисправности в ДУ обычно приводят к незначительным изменениям реакций ДУ. Объем полной реакции варьировался от 38 до 5028 бит, а количество неисправных модификаций было взято равным 600.
Таблица 2
Получение хеш-функции для случайных данных
Доля вариантов ДИ, % г Е (К) Вероятность нахождения К, % М
5 15 0.6667 0.40148 1200
61.6 16 0.6250 6.39021 70
33.4 17 0.5882 25.33211 16
Таблица 3
Зависимость эффективности сжатия ДИ от объема полной реакции
В табл. 2 приведены результаты этой серии экспериментов. В первой колонке табл. 2 указана доля вариантов ДИ, для которых была найдена хеш-функция Н с эффективностью сжатия Е(Н), приведенной в третьей колонке. Четвертая и пятая колонки показывают соответственно значение вероятности (4) нахождения такой хеш-функции и необходимое количество М итераций для получения такой хеш-функции с вероятностью 99%. Из табл. 2 видно, что хеширование позволяет добиться сокращения исходной информации до размеров, всего лишь на несколько бит превосходящих оптимальный.
В табл. 3 приводятся результаты тех же экспериментов, но с несколько другой точки зрения. Табл. 3 показывает, что средняя эффективность сжатия ДИ с помощью найденной хеш-функций не зависит от длины полной реакции ДУ.
Первая серия экспериментов показала, что поиск полиномиальной хеш-функции для одних и тех же параметров г и Г происходит быстрее, чем поиск позиционной хеш-функции. Так, в поставленных экспериментах полиномиальная хеш-функция осуществляет наиболее эффективное сокращение ДИ в 83.33% случаев, тогда как позиционная — только в 16.67%.
Для следующей серии экспериментов была использована ДИ, полученная для ДУ из каталога 18СА8’89 при моделировании одиночных неисправностей с помощью тестовых последовательностей Н1ТЕС [12]. Результаты экспериментов приведены в табл. 4.
Из табл. 4 видно, что эффективность сжатия ДИ для реальных ДУ с использованием хеш-функций не уступает результатам, полученным для случайных данных. Объем сокращенной с помощью хеш-функции ДИ в большинстве случаев составляет менее процента от исходного объема.
Стоит отметить, что дальнейшее увеличение длины диагностического теста приводит к довольно малому росту числа обнаруженных с его помощью неисправностей. По этой причине увеличение длины теста, следствием которого является возрастание объема ДИ, по-видимому, может только улучшить показатели в предпоследнем столбце табл. 4, но не ухудшить их.
Время поиска компактной свертки с помощью уже найденной хеш-функции для одной реакции на тест любого ДУ, упомянутого в табл. 4, составило менее 1 мс.
Все проведенные эксперименты подтверждают тот факт, что поиск хеш-функции с эффективностью сжатия от 0.58 до 0.67 наиболее вероятно завершается успехом за небольшое число итераций перебора.
Объем полной реакции, бит Среднее значение Е(К)
38-1028 0.6154
1038-2028 0.6135
2038-3028 0.6158
3038-4028 0.6150
4038-5028 0.6109
Таблица 4
Сокращение ДИ для ДУ из каталога ISCAS’89 с помощью хеш-функций
ДУ N Объем полной реакции, бит Объем ДИ, бит r E(h) Объем сокращенной ДИ, бит Доля сокращенной ДИ от полной ДИ, % Время подбора h, мс
S298 177 1932 343896 13 0.6154 2314 0.673 235
S344 240 1397 336677 14 0.5714 3374 1.002 266
S349 243 1474 359656 14 0.5714 3416 0.950 266
S382 190 12444 2376804 13 0.6154 2483 0.091 3453
S386 274 2002 550550 15 0.6000 4125 0.749 406
S400 194 13284 2590380 14 0.5714 2730 0.105 2000
S444 191 13440 2580480 13 0.6154 2496 0.097 6359
S526 138 13548 1883172 13 0.6154 1807 0.095 750
S641 345 5016 1735536 15 0.6000 5190 0.299 1390
S713 343 3979 1368776 15 0.6000 5160 0.377 1281
S820 712 21185 15104905 17 0.5882 12121 0.080 14469
S832 719 21603 15554160 17 0.5882 12240 0.079 2344
S1423 293 750 220500 15 0.6000 4410 2 219
S1488 1359 22230 30232800 19 0.5789 25840 0.085 20234
S1494 1360 23655 32194455 19 0.5789 25859 0.080 31641
S1488 55 100 5600 10 0.6000 560 10 16
Для проведения сравнительной оценки сокращения ДИ с помощью хеш-функций был реализован жадный метод поиска маски ДИ, описанный в [13] и примененный, в частности, в [7].
Этот метод находит маску, применяя которую к вектору полной реакции ДУ можно получить компактную свертку для этой реакции. Количество г бит в компактной свертке обусловлено так называемым объемом найденной маски. Результат применения этого метода к тем же исходным данным, что использовались во втором наборе экспериментов приведены в табл. 5.
Таблица 5
Сокращение ДИ для ДУ из каталога !8СА8’89 с помощью масок
ДУ N Объем полной реакции, бит Объем ДИ, бит r E(h) Объем сокращенной ДИ, бит Доля сокращенной ДИ от полной ДИ, % Время поиска маски, мс
S298 177 1932 343896 62 0.0363 11036 3.209 984
S344 240 1397 336677 58 0.0411 13978 4.152 3688
S349 243 1474 359656 61 0.0391 14884 4.138 1218
S382 190 12444 2376804 55 0.0415 10505 0.442 11421
S386 274 2002 550550 90 0.0271 24750 4.496 2453
S400 194 13284 2590380 57 0.0402 11115 0.429 13594
S444 191 13440 2580480 60 0.0381 11520 0.446 13328
S526 138 13548 1883172 39 0.0550 5421 0.288 6328
S641 345 5016 1735536 128 0.0198 44288 2.552 11968
S713 343 3979 1368776 131 0.0194 45064 3.292 9219
S1423 293 750 220500 93 0.0265 27342 12.400 906
S2081 55 100 5600 17 0.1029 952 17 31
Сравнивая табл. 4 и 5 можно утверждать, что сокращение ДИ с помощью хеш-функций оказалось эффективнее сокращения с помощью масок, полученных реализованным алгоритмом. Прежде всего следует отметить, что объем информации, сокращенной с помощью найденных хеш-функций, в среднем в пять раз меньше объема информации, сокращенного с помощью масок. Кроме того, время, затраченное на получение маски, в среднем в шесть раз превышает время поиска хеш-функции.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Приведенные в предыдущем разделе результаты решения задач минимизации диагностической информации с помощью предложенных в работе хеш-функций показывают, что такой подход оказался весьма эффективным. Достоинством этого подхода является прежде всего малое время поиска хеш-функции для реальных объектов и устройств и незначительное время на получение компактной свертки отдельной реакции ДУ. Кроме того, найденные хеш-функции позволяют весьма существенно сократить объем информации, подлежащей хранению в памяти ЭВМ. Так, по совокупности параметров это сокращение достигает в среднем 99%, что следует признать хорошим результатом.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект 05-08-18082)
Библиографический список
1. Abramovici M, Breuer M.A., Friedman A.D. Digital Systems Testing and Testable Design. N.Y.: Computer Science Press, Inc., 1996.
2. Ryan P.G., Rawat S., Fuchs W.K. Two-stage fault location // Proc. of International Test Conf. 1991. P. 963968.
3. Boppana V., Hartanto I., Fuchs W.K. Full fault dictionary storage based on labeled tree encoding // Proc. of 14th VLSI Test Symposium. 1996. P. 174-179.
4. Pomeranz I., Reddy S.M. On the generation of small dictionaries for fault location // Proc. of the 1992 IEEE/ACM International Conf. on Computer-Aided design (ICCAD ’92). 1992. P. 272-279.
5. Ryan P.G., Fuchs W.K., Pomeranz I. Fault dictionary compression and equivalence class computation for sequential circuits // Proc. of IEEE International Conf. on Computer-Aided Design (ICCAD’93). 1993. P. 508-511.
6. Chess B., Larrabee T. Creating small fault dictionaries // IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 1999. Vol. 18. № 3. P. 346-356.
7. Arslan B, Orailoglu A. Fault dictionary size reduction through test response superposition // Proc. of the 2002 IEEE International Conf. on Computer Design: VLSI in Computers (ICCD’02). 2002. P. 480-485.
8. Сперанский Д.В. Об одном подходе к решению задач сокращения объема диагностической информации // Автоматика и телемеханика. 1984. № 3. С. 151-160.
9. Барашко А.С., Скобцов Ю.А., Сперанский Д.В. Моделирование и тестирование дискретных устройств. Киев: Наук. думка, 1992.
10. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Структуры данных и алгоритмы. М.: Изд. дом «Вильямс», 2003.
11. Кармен Т., Лейзерсон Ч, Ривест Р. Алгоритмы, построение и анализ. М.: МЦНМО, 2002.
12. Niermann T., Patel J. HITEC: a test generation package for sequential circuits // Proc. European Design Automation Conf. 1991. P. 214-218.
13. Закревский А.Д., Поттосин Ю.В., Черемисино-ва Л.Д. Основы логического проектирования. Кн. 1. Комбинаторные алгоритмы дискретной математики. Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2004.
