ソフトウェア信頼性工学における2024年の主要研究トレンド： 1. AI/LLM（大規模言語モデル）のソフトウェアエンジニアリングへの統合 - 以下の分野でLLMの活用が進んでいます： - ログ分析と異常検知 - プログラム修復とテストケース生成 - インシデントトリアージと根本原因分析 - コンパイラオプションのファジング - 特に従来の技術を完全に置き換えるのではなく、LLMで強化する方向性が強いです 2. 異常検知と根本原因分析 - ログベースの異常検知に強い注目 - 従来手法とAIを組み合わせた複数のアプローチ： - 自己進化型ログパース - 対照学習 - RAG（検索拡張生成）強化型の検知 - 複雑なシステムに対する高度な根本原因分析： - マイクロサービスアーキテクチャ - サーバーレスアプリケーション - 大規模クラウドシステム 3. セキュリティと脆弱性分析 - 新興プラットフォームとテクノロジーへの注目： - Androidのセキュリティと回避技術 - ブロックチェーンのプライバシー（Hyperledger Fabric） - IoTプロトコル（LoRaWAN） - 依存関係の脆弱性分析の重要性 - AIを活用した攻撃手法生成と脆弱性検出 4. テストと品質保証 - テストアプローチの進化： - 自動運転システムのテスト - ディープラーニングシステムのテスト - ナレッジグラフのテスト - マルチラベル画像分類器のテスト - テストの最適化と優先順位付け - テストケースの修復と保守 5. クラウドと分散システム - クラウドネイティブ技術への強い注目： - サーバーレスコンピューティング - マイクロサービス - クラウドシステム監視 - 大規模分散システムにおける信頼性 - パフォーマンス最適化と障害予測 6. パフォーマンスと信頼性分析 - 複雑なシステム分析： - ネットワーク信頼性の計算 - ソフトウェアリジュベネーション（若返り）戦略 - Rustにおけるメモリ順序 - 最新アーキテクチャのパフォーマンス最適化 - 信頼性予測とモデリング 主要な観察点： 1. 従来の信頼性工学アプローチにAI/LLM技術を組み込む明確なトレンド 2. 現代的なアーキテクチャ（クラウド、マイクロサービス、サーバーレス）への注目は産業界の動向を反映 3. セキュリティは依然として重要課題であり、新興技術への対応が進む 4. テストアプローチは、より複雑なシステムやAIベースのアプリケーションに対応するよう進化 5. 実用的なアプリケーションと実世界のシステムへの強い焦点 これらのトレンドについて、より詳細な説明や具体的な事例をご希望の場合は、お申し付けください。