AD+CA+EAP-TLS认证模型安装中可能遇到的问题
AD+CA+EAP-TLS认证模型基本安装中可能遇到的问题
友情提示：每个小细节都可能是阻挡认证成功的绑脚石，这期间就是拍醒自己脑袋，充分利用已有文档及网络资源，当遇到无法解决的问题时就大胆假设小心求证，曙光就在眼前了。
现象1：client端的PC只能抓到从NAS上发出的epl-request，client端无response发出
可能的原因：Client端的PC有两张网卡一起工作。认证时client不要有两个网卡一起工作。可能PC都在测试间，为了方便，就搞了两张网卡，一张用来远程。切记认证时不要使用两张网卡一起工作，至少XP系统证实不可以这样，将接大网的网卡禁用掉，注意是禁用掉，而不是单纯断开网线。当然还是可以偷会懒，在配置期间是可以用两张网卡的，最后认证的时候把大网卡禁掉就好。
现象2：报文的交互是ACSServer上有access-request收到，而无access-challege发出。在ACSServer上日志提示为：
可能的原因：NAS配置的key。如果交换机在配置时输入了radius-server key 7 **，那么即使密码是正确的，ACS都会无法通过认证。
正确的配置是配置为0级或者干脆不设置级数。这里要注意了，配置时使用0级，show run 的时候也会显示为7级，所以擦亮眼睛看清楚哦。
现象3：在ACS证书配置这一步，你把名字填上去，想提交时，就会提示你“Cannot find certificate with specified common name in the ACS storage”
原因：就是配置期间没拍醒自己脑袋，勾错了个勾，足足耗了三小时，而且知道错在什么地方又过了二十小时。。。
ACSServer在申请证书时，到高级证书申请这一步，写好name，该打勾了，
注意要打的勾是和这两
个，可我就是把后面那个勾打错地方了，而且每次都错，汗，则。这里顺便提醒一下，也许下次你不是在这个地方勾错了，但是会出现这句，你就可以反省一下证书申请哪个步骤错掉了。
现象4：ACS发出拒绝报文，查看拒绝的原因，为
原因：虽然现在我都没搞懂这里面的关系，不过我知道，如果你的client使用了AD中的一个合法用户来登录系统，那么申请证书时，弹出的填写name\pass的地方就得用登录系统的名字及密码了，这个证书申请来，可以在IE选项里看到。
上面administrator@https://www.360docs.net/doc/1314517349.html,就是用administrator账号申请的证书，而实际上client系统登录时使用了test这个用户。正确的结果是，申请的证书为test@https://www.360docs.net/doc/1314517349.html,。而怎么控制这个账户呢？除了打开CA的网页用test账号登录外，到高级证书申请这一步，千万不要打
这个勾(又是这里，打了这个勾就成administrator了)，申请完，在IE里就可以看到证书颁发给test。
另外，宝典中对client端申请证书这段上面的步骤英文，而且与实际有出入。正确的做法其实与ACSServer申请证书类似，只是在高级证书申请中的证书模块中选用户就行。
现象5：如果用户认证失败，NAS有向交换机发送Access-request 报文，而ACS服务器回复一个ICMP目标不可达（端口不可达），在ACS服务器上有Failed记录，Authen-Failure-Code为External user not found，那么此时在ACS服务器上选择“External User Databases→Database Configuration→Windows Database→C onfigure”
提示An error has occured while processing the External Database Configuration Page because of an internal error..
目前的解决方法是把ACS重装，然后重新配置就可以了。
现象6：如果在登入客户端系统采用的是域账号登入的话，有时候会出现证书申请失败，这时候该用客户端管理员账号登入，在用域账号去申请证书就可以了。
SPIN安装及模型验证实验报告
实验报告 实验题目：基于SPIN的LTL模型检测课程名：形式化方法 姓名：王燕霞 学号：201428013229141
一、SPIN概述 SPIN是由贝尔实验室形式化方法与验证小组用ANSI C开发，可以在所有UNIX操作系统版本使用，也可以在安装了Linux、Windows95以上版本等操作系统中使用，适合于分布式并发系统，尤其是协议一致性的辅助分析检测工具。SPIN模型检验工具的基本思想是求两种自动机所接受语言的交集，若交集为空集，则安全特性得到验证，否则输出不满足安全特性的行为迹。 SPIN可以用于以下三种基础模型中： 1）作为一个模拟器，允许快速对建立的系统模型进行随意的、引导性的或交互的仿真。 2）可以作为一个详尽的分析器，严格的证明用户提出的正确性要求是否满足（使用偏序简约进行最优化检索）。 3）用于大型系统近似性证明，用SPIN可以对大型的协议系统进行有效的正确性分析，即使这个系统覆盖了最大限度的状态空间。 二、SPIN的安装 2.1安装Cygwin Cygwin是一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境，我们可以通过这个软件在windows 系统上模拟简单的unix环境。 （1）首先从官网https://www.360docs.net/doc/1314517349.html,/，下载Cygwin安装包，选择64位windows系统（2）打开软件安装包setup-x86_64.exe，界面如下：
（3）选择install from Internet，下一步 （4）选择安装路径 （5）选择模拟的Unix环境在系统中的路径
（6）选择Use Internet Explorer Proxy Setting，根据自己的网络链接状态选择 （7）选择镜像，最好是选国内的，以.cn结尾或者含有.cn的，国外镜像下载速度只有几K，所以可以不用尝试。在这里我选择的是中科大的一个镜像https://www.360docs.net/doc/1314517349.html, (8)选择要安装的包，Cygwin默认安装的东西很少，像gcc、make、X11、tcl/TK这些都没有，需要自己勾选，可以在Search中直接输入关键字进行查找。如果一次安装没有全都装上也不要紧，可以再次运行setup.exe，然后继续安装其他的包。
保理系统自动化验证模型
保理系统自动化验证模型 一、借款企业自动拒绝条件 1．企业成立低于2年； 2．企业年营业额低于1000万元； 3．企业负债率大于90%； 4．企业当前有贷款逾期； 5．企业最近两年累计逾期大于5次； 6．企业最近两年有逾期1+； 7．企业与买家合作低于1年； 8．关联企业； 9．涉及两高一剩行业：两高行业指高污染、高能耗的资源性的行业；一剩行业即产能过剩行业。主要包括钢铁、造纸、电解铝、平板玻璃、风电和光伏等产业；10．企业经营地位于东北、新疆、西藏、云南、贵州； 11．企业实际控制人有吸毒、赌博等不良嗜好； 12．企业有当前未判决被诉讼记录且涉案金额超过100万元； 13．企业有过往被诉讼记录且被判决涉及诈骗、拒不履合同或协议； 14．企业或者其实际控制人被列入失信人名单的； 15．内部黑名单名录； 16．外部黑名单名录（第三方外部黑名单提供商）。 二、内部黑名单数据库 1．提供的核心贸易资料或证明其自身实力的财务数据为虚假资料被发现的；2．逾期30天仍未回购应收账款（对供应商）； 3．有三笔或多于三笔应付账款逾期超30天（对核心企业）； 4．企业最近两年累计逾期大于5次； 5．企业最近两年有逾期M1+； 三、反欺诈监控模型 1．贸易真实性审查，贷前审查买卖双方贸易背景是否真实、合法、有效；所提供的商务合同、商业发票、货运及质检单据等所显示的信息能够相互印证，对产品信息、买卖双方名称、结算方式等重要信息的规定应保持一致；
2．贷中对保理业务期限、还款资金来源是否合理合规；对买方资金的监控，保证买方资金按期回流； 3．贷后需规范卖方企业的频繁回购行为，对于频繁回购的企业，对回购资金来源的审查，回购资金不得为平台信贷资金（如新发放的保理预付款或贴现资金等），以避免企业出现假交易真融资或重复融资的行为； 4．系统收集买卖双方过往交易数据并动态监测，系统自动交叉验证并进行简单趋势预测。 5．第三方数据的借用，如：全国工商企业信用网、中国裁判文书网、中国人民银行征信中心、风险信息网、被执行人信息查询网、中国执行信息公开网、风控搜、巨潮资讯网等等； 6．交易双方的物流、信息流、资金流闭环的动态监控。
使用基于模型的设计进行早期验证和确认
使用基于模型的设计进行早期验证和确认 MATLAB 简化了线性控制设计，但是在实际应用中，系统很少是线性的。因此，即使在设 计了控制器后，对其进行测试和调整仍然意味着需要构建系统的硬件原型，并对算法进行编码。或者，因为没有样机而无法进行测试，只有等到开发流程后期才能开展测试活动。 为了将算法应用到硬件之前验证这些算法，工程师们借助数值技术来仿真控制算法对系统（也称为“对象”）的控制行为。控制工程师们学习编写C 或Fortran 程序来尝试构建系统模型，借用他们认为可能会适用于其系统类型的数值积分例程，在系统模型程序中复制其控制算法，并仿真整个系统。如果要使系统完全正常工作，那么整个仿真-开发流程需要耗费大量时间并且极具挑战性。 The MathWorks 在1990 年发布了Simulink，一种用于对动态系统进行建模和仿真的软件环境。在控制设计中使用Simulink 可带来两大好处。首先，该软件提供了一种直观的框图 环境，可用于对算法和对象以及可能影响系统行为的非线性实际效果进行建模。其次，该软件包括一个基于一流数值积分方法创建的仿真引擎。这些核心功能极大地简化了控制工程师通过仿真来验证控制算法的工作。但是控制工程师们仍然必须在最后对算法进行编码，以在硬件样机或实际系统上测试这些算法。 大约五年后，随着Simulink 模型自动代码生成的推出，此流程变得简单得多。对于调试和 测试在原型系统中运行的代码，控制工程师们不必再担心将算法模型转换为代码时出现错误。 控制工程发展的下一步曾是个很大的挑战：产品级的代码生成。快速原型代码通常包含许多调试例程、数据收集代码、主机-目标通信代码以及用于交互测试的其他补充代码。一般而 言，这些代码的优化程度不足以将其运用在可交付使用的系统中。代码生成工具经过改进后，可以生成高效率的代码，足以部署到产品级嵌入式系统中。今天，许多行业都认为从控制模型自动生成产品级代码是最佳的做法。 Model-Based Design（基于模型的设计） 处理器速度和内存的快速增加有助于在桌面上开发建模、仿真和代码生成工具，同样也使嵌入式软件开发人员可以改进嵌入式控制器的功能和复杂性。此步骤继而推动了这样一种需求：即使用文本编辑器和调试器的传统代码开发技术不再是一种局限，未来的设计将以模型 为中心。这种以模型为中心的开发方法称为Model-Based Design（基于模型的设计）（图1）。
统一的模型和代码验证
统一的模型和代码验证 23 June2016 宋登Application Engineering
?当前大多数控制系统软件既包含模型自动生成代码又包含手写代码?如何高效的测试混在一起的手写代码和自动生成代码呢？ ?MathWorks提供了不同的工具用于测试模型和代码 ?有没有一个流程可以以最高效的方式使用这些工具呢？
?功能测试之前模型和代码的静态分析 ?动态测试：对模型、S-function和自动生成的代码进行功能验证?静态分析集成的代码：手写代码、S-function和自动生成代码?统一的、互为补充的模型和代码验证流，持续提高产品信心
案例研究: 巡航定速控制应用 65mph 目标: 根据驾驶员的操控和车辆的运行工况设定目标速度和踏板位置 巡航定速控制应用(C 代码) ?手写代码模块单元 ?基于模型的Stateflow 模块单元 ?基于模型的S-function 模块单元
案例研究: 巡航定速控制系统架构 巡航定速控制系统 读取输入 故障日志 踏板命令控制模块 控制输出 手写代码自动生成代码S-function 代码 目标速度控制模块 功能调度 系统输入 Cruise Power Brake Vehicle Speed Coast/Set Accel/Resume 系统输出 Target Speed Engaged Pedal Position
案例研究: Roles & Workflow ?MBD 控制模块负责人: Chuck –基于Simulink模型进行开发 –通过s-functions在模型中集成C代码–产生代码 –依靠基于模型的测试方法 ?集成和编译负责人: Anthony –基于手写C代码进行开发 –集成手写代码和自动生成代码–创建ECU编译 –依靠HiL设备进行测试 读取输入 故障日志 控制输出 巡航定速控制应 用系统 目标速度控制模块 踏板命令控制模块 自动生成的 C代码 集成的 C 代码
关于模型校核与验证
关于模型校核与验证标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]
轨道线网客流预测模型建立后，必须进行校核、验证与确认，以便确定该模型是否能足以准确地反映实际系统的各种动、静态特性、是否可保证放心地使用所建立的模型。如果不满足要求，还将进行相应的修正。建模和模型校核、验证与确认是一个相互交替的过程，而且贯穿于模型研究过程的整个生命周期中。 模型校核、验证与确认实质上是进行模型有效性分析，它发生在模型发展的每个阶段，概括地讲，模型校核是一个过程，在这个过程中要检查和确定计算模型是否准确地表达了概念模型（数学模型，物理模型）。 模型验证是在建模目的意义下模型能否准确地代表实际系统，有两个方面的含义：一是首先要检查概念模型（数学模型，物理模型）是否正确地描述了实际系统；二是进一步考察模型输出是否充分接近实际系统的行为。模型验证的目的并不是为了使模型与实际系统完全一致，由于模型只是对实际系统的一种相似，所以让模型百分之百地复现真实系统的行为是不可能的，也是不必要的。 模型校核与验证的难点： （1）模型验证工作是一个过程 模型是建模者根据建模目的按照相似原理对于实际系统的科学抽象与简化描述。它反映了建模者对实际系统由感性到理性认识的一个阶段，这种认识是否正确与精确，还得经过实践的检验。因此，模型验证工作，实际上是由实践到理论，再由理论到实践的过程。有时得经过多次反复才能完 成。 （2）模型验证工作具有模糊性 模型是原型（研究对象）的相似系统，而相似程度具有一定的模糊或不确定型。这种不确定性不仅与建模者对原型认识的深刻程度有关，而且与他所采用的方法与技巧有关。就是说对于同一原型系统，抱着同样的建模目的，不同的人可能建造出与原型相似程度不同的模型。 （3）模型验证工作受多种因素影响 首先是模型本身的因素，总所周知一个完成的模型包含两个方面的内容：一方面是它的结构，另一方面是它的参数。结构往往可以代表某一类模型的共性，而参数的加入，体现的是模型的个性。这两方面是模型能否代表原型的决定因素。是内因。因此，在进行模型验证时，要倍加关注它的正确性与准确性。 其次是模型运行的环境即外因，其中最基本的是给模型系统施加的输入作用。这种作用应与给实际系统施加的作用相似，只有这样，才能为分析判断模型的有效性创造条件。 4模型验证过程往往存在大量的统计分析与计算 假设检验、统计判断、置信区间估计等都要涉及到复杂的计算。因此，模型验证工作需要付出很高的代价。特别是对于复杂的大型仿真系统更是如此，以致使得模型的全面验证实际上成为不可能。
计算机系统形式化验证中的模型检测方法综述论文.doc
面临的挑战和未来发展方向等问题。 2 模型检测及相关技术 模型检测方法最初由Clarke，Emerson等人于1981年提出，因其自动化高效等特点，在过去的几十年里被广泛用于实时系统、概率系统和量子等多个领域。模型检测基本要素有系统模型和系统需满足的属性，其中属性被描述成时态逻辑公式Φ。检测系统模型是否满足时态逻辑公式Φ，如果满足则返回“是”，不满足则返回“否”及其错误路径或反例。时态逻辑主要有线性时态逻辑LTL(Linear TemporalLogic)和计算树逻辑CTL(Computation Tree Logic)。 2.1 线性时态逻辑 对一个系统进行检测，重要的是对系统状态正确性要求的形式化，其中一个基本维度是时间，同时需要知道检验结果与时间维度的关系。使用线性时态逻辑(LTL)来描述系统，可以使得系统更容易被理解，证明过程更加直截了当。LTL公式是一种线性时态逻辑。它在表示授权约束时，定义了无限的未来和过去，这样扩展了常用语义，并且保证了证明中判定的结果在各个时间点中都是成立的。LTL公式用逻辑连接符和时态算子表达系统运行时状态之间的关系。LTL的逻辑连接符包括：∧(与)，∨(或)，—|(非)，→(逻辑包含)，←→(逻辑对等)。时态算子包括：G(Globally)，U(Until)，F(Future)，X(neXt-time)。LTL模型检测验证系统状态转换模型是否满足属性，使用可满足性判定，即为检测系统模型M 中是否存在从某个状态出发的并满足LTL公式—|Φ的路径，如果所有路径都满足LTL公式Φ则不存在有路
径满足—|Φ。使用LTL公式也有一定的局限性，LTL公式只能包括全称量词，对于混用了全称和存在量词的性质，一般无法用这种方法进行模型检测。 2.2 计算树逻辑 计算树即为通过将迁移系统M 某一状态作为根，将M 用树形结构展开表示出来，CTL使用路径量词(包括：A(All)，E(Exist))和时态算子(包括F，G，X，U)对计算树属性进行形式化的描述，表示出系统的状态变化以及状态的分枝情况。LTL的时间定义是与路径相关的，每个时刻只有唯一的一个后继状态。LTL可用于有重点的选择感兴趣的路径分析，并且LTL可以表达公平概念而CTL不能。但是对于一些复杂属性，如每个计算总是可能返回到初始状态，LTL将无法描述，但是CTL可以。CTL的时间定义是与状态相关的，每个状态都有多个可能的后继状态，从一个给定的状态量化分离出路径，能够断言行为的存在。CTL可以用路径量词E，而LTL不可以;CTL公式使用路径量词A时与LTL公式表达内容可以相同。LTL和CTL各有优势，Emerson等人提出扩展的时间逻辑CTL，提供了一种统一的框架，包含了LTL和CTL，但是可满足性判定代价较高。 2.3 模型检测工具 模型检测因其自动化、高效等特点得到广泛应用，各类模型检测工具也层出不穷。以下是几类典型的模型检测工具。SPIN 是1980年美国贝尔实验室开发的模型检测工具，主要关心系统进程间的交互问题。它以promela为建模语言，以LTL为系统属性的逻辑描述语言，支持on-the-fly技术，可以根据用户的需要
模型检验(闵应骅)
模型检验（1）（091230） 大家承认，计算机领域的ACM图灵奖相当于自然科学的诺贝尔奖。2007年图灵奖授予Edmund M. Clarke，E. Allen Emerson,和Joseph Sifakis。他们创立了模型检验---一种验证技术，用算法的方式确定一个硬件或软件设计是否满足用时态逻辑表述的形式规范。如果不能满足，则提供反例。他们在1981年提出这个方法，经过28年的发展，已经在VLSI电路、通信协议、软件设备驱动器、实时嵌入式系统和安全算法的验证方面得到了实际应用。相应的商业工具也已出现，估计今后将对未来的硬件和软件产业产生重大影响。 2009年11月CACM发表了三位对模型检验的新的诠释。本人将用几次对他们的诠释做一个通俗的介绍，对我自己也是一个学习的过程。 Edmund M. Clarke现在是美国卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学系教授。E. Allen Emerson 是在美国奥斯汀的德州大学计算机科学系教授。Joseph Sifakis是法国国家科学研究中心研究员，Verimag实验室的创立者。 模型检验（2）（091231） 程序正确性的形式验证依靠数学逻辑的使用。程序是一个很好定义了的、可能很复杂、直观上不好理解的行为。而数学逻辑能精确地描述这些行为。过去，人们倾向于正确性的形式证明。而模型检验回避了这种证明。在上世纪60年代，流行的是佛洛伊德-霍尔式的演绎验证。这种办法像手动证明一样，使用公理和推论规则，比较困难，而且要求人的独创性。一个很短的程序也许需要很长的一个证明。 不搞程序正确性证明，可以使用时态逻辑，一种按时间描述逻辑值变化的形式化。如果一个程序可以用时态逻辑来指定，那它就可以用有限自动机来实现。模型检验就是去检验一个有限状态图是否是一个时态逻辑规范的一个模型。 对于正在运行的并发程序，它们一般是非确定性的，像硬件电路、微处理器、操作系统、银行网络、通信协议、汽车电子及近代医学设备。时态逻辑所用的基本算子是F（有时），G（总是），X（下一次），U（直到）。现在叫线性时间逻辑（LTL）。
如何检测一个数学模型的合理性
如何检测一个数学模型的合理性 为了得到正确的结论、在进行系统分析、预测和辅助决策时，必须保证模型能够准确地反映实际系统并能在计算机上正确运行。因此，必须对模型的有效性进行评估。模型有效性评估主要包括模型确认和模型验证两部分内容：模型确认考察的是系统模型（所建立的模型）与被仿真系统（研究对象）之间的关系，模型验证考察的则是系统模型与模型计算机实现之间的关系。 对于一个具体的建模项目来说，模型有效性评估贯穿于研究的始终。必须指出，模型实际上是所研究的系统的一种抽象表述形式，要验证一个模型是否百分之百有效是极其困难的，也是没有实际意义的。另外，模型是否有效是相对于研究目的以及用户需求而言的。在某些情况下，模型达到60％的可信度使可满足要求；而在另外一些情况下，模型达到99％都可能是不满足的。 模型有效性的概念出现在20世纪60年代，随着计算机仿真技术在各个学科和工程领域的普遍应用，模型有效性问题日益受到人们的关注。1967年，美国兰德公司的fishman和Kivtat明确指出，模型有效性研究可划分为两个部分：模型的确认（validation）和验证（verification）。这一观点被国际仿真学界普遍采纳。模型确认指通过比较在相同输入条判和运行环境下模型与实际系统输出之间的一致性，评价模型的可信度或可用性。模型验证则是判断模型的计算机实现是否正确。 尽管确认和验证在各文献中的定义不尽相同，但对于二者之间的区别，专家的看法却是基本一致的。简单地说，模型确认强调理论模型与实际系统之间的一致性，模型验证则强调当前模型与计算机程序之间的一致性。在有些文献中也采用工程技术人员容易接受的“校模”和“验模”两个术语来分别代替“确认”和“验证”。模型的确认和验证与建模的关系见图8.5。 在图8.5中，“问题实体”指被建模的对象，如系统、观念、政策、现象等。“理论模型”是为达到某种特定的研究目的而对问题实体进行的数学／逻辑描述。“计算机模型”（computerized Model）是理论模型在计算机上的实现。 通过“分析与建模”活动可以建立理论模型。计算机模型的建立需通过“编程及实现”这一步骤来完成。经过仿真“实验”即可得到关于问题实体的结果。 模型确认包括理论模型有效性确认、数据有效性确认和运行有效性确认三部分内容，其中运行有效性确认是模型确认的核心。 图8.5 确认和验证与建模的关系 1）理论模型有效性确认
计算机系统形式化验证中的模型检测方法综述
计算机系统形式化验证中的模型检测方法 综述 1 形式化方法概述 形式化方法是用数学和逻辑的方法来描述和验证系统设计是否满足需求。它将系统属性和系统行为定义在抽象层次上，以形式化的规范语言去描述系统。形式化的描述语言有多种，如一阶逻辑，Z语言，时序逻辑等。采用形式化方法可以有效提高系统的安全性、一致性和正确性，帮助分析复杂系统并且及早发现错误。形式化验证是保证系统正确性的重要方法，主要包括以数学、逻辑推理为基础的演绎验证(deductive verification)和以穷举状态为基础的模型检测(model checking)。演绎验证是基于人工数学来证明系统模型的正确性。它利用逻辑公式来描述系统，通过定理或证明规则来证明系统的某些性质。演绎验证既可以处理有限状态系统，又可以解决无限状态问题。但是演绎验证的过程一般为定理证明器辅助，人工参与，无法做到完全自动化，推导过程复杂，工作量大，效率低，不能适用于大型的复杂系统，因而适用范围较窄。常见的演绎验证工具有HOL，ACL2，PVS 和TLV等。模型检测主要应用于验证并发的状态转换系统，通过遍历系统的状态空间，对有限状态系统进行全自动验证，快速高效地验证出系统是否满足其设计期望。下面将主要介绍模型检测方法的发展历史和研究现状，以及当前面临的挑战和未来发展方向等问题。 2 模型检测及相关技术
模型检测方法最初由Clarke，Emerson等人于1981年提出，因其自动化高效等特点，在过去的几十年里被广泛用于实时系统、概率系统和量子等多个领域。模型检测基本要素有系统模型和系统需满足的属性，其中属性被描述成时态逻辑公式。检测系统模型是否满足时态逻辑公式，如果满足则返回是，不满足则返回否及其错误路径或反例。时态逻辑主要有线性时态逻辑LTL(Linear TemporalLogic)和计算树逻辑CTL(Computation Tree Logic)。 2.1 线性时态逻辑 对一个系统进行检测，重要的是对系统状态正确性要求的形式化，其中一个基本维度是时间，同时需要知道检验结果与时间维度的关系。使用线性时态逻辑(LTL)来描述系统，可以使得系统更容易被理解，证明过程更加直截了当。LTL公式是一种线性时态逻辑。它在表示授权约束时，定义了无限的未来和过去，这样扩展了常用语义，并且保证了证明中判定的结果在各个时间点中都是成立的。LTL公式用逻辑连接符和时态算子表达系统运行时状态之间的关系。LTL的逻辑连接符包括：(与)， (或)，|(非)，(逻辑包含)，(逻辑对等)。时态算子包括：G(Globally)，U(Until)，F(Future)，X(neXt-time)。LTL模型检测验证系统状态转换模型是否满足属性，使用可满足性判定，即为检测系统模型M 中是否存在从某个状态出发的并满足LTL公式| 的路径，如果所有路径都满足LTL公式则不存在有路径满足|。使用LTL公式也有一定的局限性，LTL公式只能包括全称量词，对于混用了全称和存在量词的性质，一般无法用这种方法进行模型检测。
基于模型的验证管理解决方案
基于模型的验证管理解决方案 1 验证管理的业务挑战 产品复杂度不断增加是科学进步的重要标志，以汽车为例，产品复杂度增加表现在集成了电气化、传动系统、底盘、安全性等子系统后其控制系统的复杂性会显著增长，需要在精密性上有重要的改进，因此需要致力于在研发过程中管控机电集成化系统。这不仅仅带来了设计上的机电一体化要求，同时还要求开展多物理场的综合仿真模拟，比如要进行电气学、液压学、热力学和机构运动学的仿真。基于模型系统驱动的研发手段能够帮助研发团队充分理解产品的复杂性，复杂需求是如何影响不同系统、子系统和部件的，以及相互依存的关系在系统、子系统和部件中是如何演绎的。图1中的基于模块的框架便于企业充分理解在整体中的跨部门的相互依赖关系，并提供一个兼顾需求、设计、部门验证的整体性的业务管理模式。
图1 基于系统工程V模型的需求、验证与设计闭环需求、设计以及验证所构成的闭环，要求采用基于验证的方式证明设计是满足需求的。这意味着在开发的各个阶段即可进行验证并开展模拟和测试活动，以便早期就能够验证系统架构。基于模型的系统工程活动包含设置子系统和组件性能要求，并且与对应的设计活动以及验证目标对应起来，从而形成有机的系统组织形式的产品研发活动，满足基于MBE的研发目标与流程。 验证管理（Verification Management）的管理对象包括虚拟的1D系统行为仿真&3D基于几何的CAE（含CFD）仿真分析，以及物理样机测试试验这两个重要的组成部分。仿真数据和流程管理通常被简称为SDM（Simulation Data Management），试验数据管理通常被称为 TDM（Test Data Management），两者的管理对象不同，但在业务活动