一旦接受了在CAN中数据不一致的情况是存在的这个事实，那么评估这些情形的可能性是重要的，这是因为采用昂贵的容错技术应该由故障的可能性来检验。对于在主动错误状态下导致IMO失效的故障场景来说，这点特别重要，因为解决容忍它们的方案在计算和通信方面要花费高昂的成本。

关于被动错误状态数据不一致的问题，重要的是要注意到CAN节点在被动错误状态的数据不一致不是一个奇怪的情况（但它不是那么频繁发生）。例如，一个节点可能进入这种状态，因为它有一个误差收发器，它会发布错误的值给传输介质，或者由于强烈的电磁干扰引起了一个错误。因此，这种不一致的根源对CAN可靠的应用程序来说是一个潜在的威胁。事实上，一些作者已经计算出的节点在被动错误状态下所花费的时间，对于高比特错误率（如10^-3）来说，可能是非常重要的^[GAUJ05]。根据同一作者的分析，对于高比特错误率（如在40s内比特错误率10^-3），甚至可以很容易达到总线断开状态^[GAUJ05]。

关于被动错误状态下数据不一致的情况，几乎不讨论在CAN中发生IMD失效的可能性。例如，在[ETSC01]系统中，建议设计师在设计一个CAN系统时要记住这种可能性。相比之下，遭受IMO失效的概率仍然是个有争议的问题。有4篇论文研究了在CAN中导致IMO失效的错误场景概率^{[RUFI98、PROE00、RODR03b、FERR05]}。

由Rufino等发表的论文^[RUFI98]是第一个报告IMO失效场景的。他们还提出了一个分析模型，允许计算每小时不一致复制和不一致遗漏的数量。他们的分析是不完整的，因为只评估了发生器崩溃引起的IMO失效的发生概率。他们的结果是在以下条件下获得的：1Mbit/s的网速，32个节点，总负载90%，1帧长度为110bit；假设在网络中每个节点传输1帧所需的时间Δt＝5ms，并假定节点可能失效的失效率λ＝10^-3/h。结果是在不同的比特错误率假设下获得的。例如，假设的比特错误率10^-4，他们获得的值在10^-6 IMO/h范围内。这些值大于参考值10^-9次事故/h，该值是航空工业的安全数^[POWE92]，它现在也被汽车工业采用^{[KOPE95、HAMM03]}。(www.daowen.com)

Proenza和Miró-Julià的论文^[PROE00]报告了数据不一致的新情形。特别的是，他们报告了影响发生器的第二信道错误引起的IMO故障的可能性。他们还提供了一个分析模型，用来计算这些新不一致性场景的概率。在用于参考文献[RUFI98]评估的相同条件下，他们获得的值在10^-3IMO/h范围内。因此，他们的研究成果表明新情形的发生概率不仅大于参考值（10^-9次/h），而且也比以前报道的情形发生的概率大。

Rodríguez-Navas和Proenza的论文^[RODR03a]报告了造成IMO的第三个原因，并在TTCAN的背景中对此进行了分析。特别的是，他们表明了对重新传输可用时间的限制（在TTCAN中，帧重发总是禁用的）可能显著增加IMO失效概率。采用前面两篇论文的相同网络条件，在TTCAN中他们获得的值在10^-3 IMO/h范围内，这个值太高了，以致不能被忽略。

与这些论文形成对照的是，一些作者声称信息不一致的场景实际上是不太可能的，在关键应用场合中采用CAN不代表威胁。特别值得一提的是，最近实验评估的CAN比特错误率研究^{[FERR04，FERR05]}提供的针对不同的比特错误率环境的措施似乎表明：使用参考文献中的比特错误率^{[RUFI98、PROE00、RODR03a]}是非常悲观的。他们声称根据他们的结果，每小时的IMO数可能低于10^-9参考值（针对CAN网络）。然而，尽管作为实际环境中首次公布的测量比特误差率尝试非常有用，然而实验的结果并不是决定性的，因此额外的实验数据来源应该可用。