一种DCAS系统安全合规风险动态识别方法及系统与流程

本发明涉及智能驾驶安全合规，具体为一种dcas系统安全合规风险动态识别方法及系统。

背景技术：

1、联合国世界车辆法规协调论坛（wp.29）于2022年通过了《关于批准车辆驾驶员控制辅助系统（dcas）统一规定》（un r171），该法规首次针对l2级驾驶员控制辅助系统（dcas）制定了涵盖功能安全、系统安全、人机交互、信息安全等多维度的型式认证要求，明确了dcas系统在设计、测试、生产、运营各阶段的强制性合规标准。un r171法规的出台标志着全球范围内对驾驶员控制辅助系统的监管从推荐性行业指南迈入强制性法规认证阶段，对智能驾驶企业的合规能力提出了系统性、全流程的严格要求。

2、dcas（driver control assistance system）是指能够同时提供纵向和横向运动控制辅助的l2级驾驶员控制辅助系统，其典型功能包括自适应巡航控制（acc）与车道保持辅助（lka）的组合。与传统单一辅助驾驶功能相比，dcas系统涉及更复杂的传感器融合、决策规划及执行控制逻辑，其合规风险分布于从需求定义、系统设计、软件编码、硬件集成、仿真测试、实车验证到量产运营的全生命周期各环节。

3、目前，针对un r171法规的dcas系统合规认证工作，国内外主流做法仍然主要依赖以下方式：一是由合规工程师逐条阅读法规文本，人工对照系统设计文档进行合规核查；二是借助通用的文档管理系统或需求管理工具（如ibm doors、polarion等）进行法规条款与系统需求之间的关联管理；三是在型式认证前，由第三方检测机构进行抽样式合规测试。上述做法存在以下显著缺陷：

4、（1）法规解读主观性强，一致性难以保证。un r171法规文本包含大量技术要求、测试条件、性能指标和判定准则，不同合规工程师对同一条款的理解和执行尺度存在差异，导致合规判定结果缺乏一致性。

5、（2）合规核查效率低下，难以适应系统快速迭代。面对多达数十项法规条款及数百项技术指标的核查需求，人工逐条对照检查的方式耗时费力，且dcas系统功能持续迭代升级时，法规的增量覆盖与回归核查工作负荷急剧增加。

6、（3）风险识别严重滞后，缺乏前瞻性管控能力。传统的合规审查通常在系统开发完成后或型式认证前集中进行，合规风险发现时间远晚于问题引入时间，导致整改成本高昂，甚至影响项目进度和认证周期。

7、（4）合规决策缺乏量化依据，主观性过强。对于识别出的合规风险，目前缺乏系统化的风险等级量化评估方法和分级处置机制，整改措施的优先级和资源分配往往依赖个人经验判断，决策质量不稳定。

8、（5）合规经验难以沉淀复用，知识传承困难。合规核查过程中的判定依据、问题发现和整改方案多分散于个人工作文档或邮件沟通中，缺乏系统化、结构化的知识积累和复用机制。

9、（6）法规变更与系统迭代缺乏联动响应。un r171法规在实施过程中存在修订和解释性文件更新的可能，而dcas系统本身也在不断迭代升级，现有管理方式无法实现法规变化与系统合规状态的动态同步更新。

10、近年来，随着自然语言处理（nlp）技术的快速发展，深度学习模型在法规条款自动解析、文本结构化提取等领域展现出了良好的应用前景。同时，合规科技（regtech）在金融、医疗等强监管行业已实现较为成熟的应用，但在智能驾驶法规合规领域尚处于起步阶段。如何将法规结构化解析、全生命周期数据采集、风险量化分级、闭环管控等技术系统性地应用于un r171法规的dcas合规认证中，是本领域亟待解决的技术难题。

技术实现思路

1、针对上述技术问题，本发明提出了一种dcas系统安全合规风险动态识别方法及系统，从un r171法规文本的结构化解析出发，基于法规条款、合规指标与系统参数的三维映射关系，实现对dcas系统全生命周期合规风险的动态识别、量化分级与智能决策管控，并形成完整的合规闭环与持续迭代机制。本发明提供技术方案如下：

2、第一方面，一种dcas系统安全合规风险动态识别系统，包括法规结构化解析与映射模块、全生命周期合规风险动态识别模块、合规风险分级智能决策模块和合规闭环管控与认证支撑模块。

3、优选的，所述法规结构化解析与映射模块包括：

4、法规条款拆解单元，用于对法规的文本条款进行逐条解析与结构化拆解；

5、合规指标提取单元，用于从拆解后的法规条款中提取可量化的合规指标与技术要求；

6、系统参数三维映射单元，用于建立法规条款、合规指标与dcas系统参数之间的三维映射关系，形成标准化合规判定依据。

7、优选的，所述全生命周期合规风险动态识别模块，包括：

8、dcas全阶段数据采集单元，用于采集dcas系统在研发设计、测试验证、实际运营全生命周期的多源数据；

9、动态合规风险识别单元，用于基于法规映射库对采集到的全阶段数据进行实时分析，动态识别各类合规风险；

10、合规风险溯源单元，用于对识别出的合规风险进行精准溯源，定位风险产生的具体环节与原因。

11、优选的，所述合规风险分级智能决策模块，包括：

12、合规风险量化分级单元，用于对识别出的各类合规风险进行量化评估与等级划分；

13、整改优化方案匹配单元，用于根据不同风险等级自动匹配对应的整改优化措施；

14、智能处置方案生成单，用于整合匹配结果，生成针对性的合规处置方案。

15、优选的，所述合规闭环管控与认证支撑模块，包括：

16、整改效果二次核验单元，用于对风险整改实施效果进行二次核验与有效性确认；

17、标准化合规评估报告生成单元，用于自动生成符合法规型式认证要求的标准化合规评估报告；

18、合规体系持续迭代更新单元，用于根据dcas系统迭代及法规更新情况，动态优化法规映射库与风险识别模型。

19、第二方面，一种dcas系统安全合规风险动态识别方法，包括以下步骤：

20、s1，提取法规条款各项可量化的合规指标与技术参数要求，构建法规条款、合规指标与技术参数之间的三维映射关系，形成法规映射库；

21、s2，建立dcas系统各阶段数据的标准化采集接口，实时或定期采集研发设计、测试验证、实际运营全生命周期的多源异构数据，基于已构建的法规映射库对数据进行逐项比对分析，基于风险识别模型识别各类合规风险并完成风险溯源；

22、s3，对识别出的合规风险进行量化评估与等级划分，依据风险等级匹配对应的整改优化方案与合规处置策略，生成针对性的智能处置方案；

23、s4，对整改优化方案进行二次核验与有效性确认，并自动生成符合法规型式认证要求的标准化合规评估报告；

24、s5，根据dcas系统功能迭代及法规版本更新情况，迭代更新法规映射库与风险识别模型。

25、优选的，s5具体工作流程包括：

26、s51，监测dcas系统功能迭代与un r171法规版本更新动态；

27、s52，根据系统迭代内容或法规条款变更，自动更新法规条款拆解结果与合规指标库；

28、s53，动态调整法规条款、合规指标与dcas系统参数之间的三维映射关系；

29、s54，基于更新后的法规映射库对风险识别模型进行重新训练与优化，确保合规风险识别与判定的准确性和时效性。

30、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明从un r171法规文本的结构化解析出发，基于法规条款、合规指标与dcas系统参数的三维映射关系，提出了覆盖dcas系统全生命周期的合规风险动态识别与分级智能决策方法。系统可以自动完成法规条款拆解、合规指标提取、风险动态识别、风险量化分级、整改方案匹配、效果二次核验及合规评估报告生成的全流程工作，并可随法规更新和系统迭代实现合规体系的持续演进。由此，本发明为用户提供了系统化的面向un r171法规的dcas系统全流程合规风险智能化管控方案，可大幅提升合规评估准确性与整改效率，缩短型式认证周期，降低企业合规成本。