[ca] Aquest Treball de Fi de Grau (TFG) explora l'àmbit dels Sistemes de Conducció Autònoms, on la seguretat és essencial, i les fallades del sistema poden comportar greus conseqüències. Garantir la previsibilitat d'aquests sistemes complexos suposa un repte substancial. Les investigacions prèvies han identificat vulnerabilitats en sistemes autònoms, especialment en relació amb els atacs basats en interferències dins de sistemes de control. Si bé s'han introduït noves mètriques relacionades amb el temps per a la correcció funcional i no funcional en aplicacions d'automoció, hi ha una manca de solucions a nivell de codi i proves exhaustives d'aquests sistemes amb proteccions de temps implementades. La nostra recerca aborda aquests buits centrant-nos en la identificació i mitigació de patrons de violació temporal en un marc d'automoció representatiu desplegat sobre Cyber-RT, un middleware distribuït de qualitat industrial. Aquests frameworks de middleware permeten el disseny d'aplicacions complexes i modulars que, d'una banda, faciliten el desplegament de sistemes de control funcionalment rics basats en IA, però d'altra banda introdueixen una capa d'abstracció. Aquest últim complica la definició de mètriques de temps i la verificació de la correcció temporal. Ens centrem en el problema de la verificació de les propietats temporals en els sistemes crítics de seguretat sobre middleware distribuït considerant solucions que es poden aplicar directament a nivell de middleware i per tant poden adaptar-se a la semàntica d'aplicacions diverses. En aquest projecte, considerem tres problemes temporals específics: "Temporal Displacement", fallada persistent en el lliurament de missatges i degradació de freqüència semànticament rellevant. Per afrontar aquests reptes, hem desenvolupat i implementat mecanismes de protecció personalitzats. Aquests inclouen mecanismes de verificació de "timestamps" i de reintent per mitigar el desplaçament temporal, models predictius integrats amb salvaguardes per compensar les fallades de lliurament de missatges i un mecanisme de depuració de dades per mitigar els efectes de la degradació de la freqüència. A través d'una experimentació rigorosa, el nostre estudi ha demostrat millores substancials en l'estabilitat i el rendiment del sistema en condicions adverses. En reduir la bretxa entre els marcs teòrics i les implementacions pràctiques, aquesta recerca no només contribueix amb solucions pràctiques a les múltiples violacions temporals, sinó que també generalitza aquestes metodologies per a una aplicació més àmplia en diversos sistemes de control dinàmic.

[en] This Final Degree Project (TFG) explores the realm of Autonomous Driving Systems, where safety is essential, and system failures can lead to severe consequences. Ensuring the predictability of these complex systems poses a substantial challenge. Previous research has identified vulnerabilities in autonomous systems, particularly concerning interference-based attacks within control pipelines. While new timing-related metrics for both functional and non-functional correctness in automotive applications have been introduced, there is a lack of solutions at the code level and comprehensive testing of these systems with implemented timing protections. Our research addresses these gaps by focussing on the identification and mitigation of timing violation patterns in a representative automotive framework deployed on top of Cyber-RT, an industrial-quality distributed middleware. These middleware frameworks enable the design of complex and modular applications that on one hand makes it easier to deploy functionally-rich control systems based on AI, but on the other hand introduce an abstraction layer. The latter complicates the definition of timing metrics and the verification of timing correctness. We focus on the problem of verification of timing properties in safety critical systems on top of distributed middleware by considering solutions that can be applied directly at the middleware level and therefore can adapt to diverse application semantics. In this project, we consider three specific timing issues: temporal displacement, persistent failure in message delivery, and semantically relevant frequency degradation. To address these challenges, we developed and implemented customised protection mechanisms. These include timestamp verification and retry mechanisms to mitigate temporal displacement, predictive models integrated with safeguards to compensate for message delivery failures, and a data purging mechanism to mitigate the effects of frequency degradation. Through rigorous experimentation, our study demonstrated substantial improvements in system stability and performance under adverse conditions. By bridging the gap between theoretical frameworks and practical implementations, this research not only contributes with practical solutions to multiple timing violations, but also generalises these methodologies for broader application in various dynamic control systems.