Chế độ lỗi AI

Bắt đầu với hành vi dự định và ranh giới của nó. Danh mục sai, trích dẫn bịa đặt và yêu cầu thanh toán trùng lặp yêu cầu các phản hồi khác nhau. Ghi lại yếu tố kích hoạt, kết quả quan sát được, thành phần bị ảnh hưởng và hậu quả thực tế của từng lỗi. Phân biệt lỗi mô hình với lỗi hệ thống. Một mô hình có thể diễn giải chính xác yêu cầu trong khi một công cụ thực thi với sai tài khoản, tài liệu cũ cung cấp chính sách lỗi thời hoặc việc thử lại lặp lại một thao tác đã hoàn thành. Xác minh từ đầu đến cuối là điều cần thiết khi đầu ra có thể thay đổi trạng thái bên ngoài. Kiểm tra sự biến thiên thông thường và việc sử dụng sai có chủ ý một cách riêng biệt. Các thay đổi về định dạng, phương ngữ, dữ liệu bị thiếu, tài liệu dài và hướng dẫn xung đột có thể bộc lộ điểm yếu mà không có đối thủ. Kiểm tra bảo mật bổ sung thêm các trường hợp kẻ tấn công cố gắng chuyển hướng hành vi hoặc truy cập thông tin. Chọn các biện pháp kiểm soát phù hợp với nguyên nhân: hợp đồng đầu vào, kiểm tra bằng chứng, giới hạn cấp phép, số nhận dạng giao dịch, bỏ phiếu trắng hoặc đánh giá của con người. Giữ lại các trường hợp thất bại để kiểm tra hồi quy và ghi lại độ không chắc chắn còn lại. Việc giảm thiểu chỉ bắt được một ví dụ không nên được coi là loại bỏ toàn bộ loại lỗi.