Syntax Is Easy, Semantics Is Hard: Evaluating LLMs for LTL Translation
作者: Priscilla Kyei Danso, Mohammad Saqib Hasan, Niranjan Balasubramanian, Omar Chowdhury
分类: cs.LO, cs.AI
发布日期: 2026-04-08
备注: SecDev 2026 in Montreal, Canada, 10 pages, maximum 16 pages
期刊: Proceedings of the 2026 ACM Secure Development Conference (SecDev 2026), July 05--06, 2026, Montreal, QC, Canada
💡 一句话要点
评估LLM在LTL转换中的能力：语义理解是关键挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 线性时序逻辑 大型语言模型 自然语言处理 形式化验证 代码生成
📋 核心要点
- LTL公式在安全分析中至关重要，但其复杂语义使得人工编写困难，阻碍了工具的广泛应用。
- 利用LLM将自然语言转换为LTL公式，旨在降低LTL的使用门槛，赋能更多开发者和分析人员。
- 实验表明，LLM在LTL句法方面表现较好，语义理解仍是瓶颈；更详细的提示和代码补全任务能提升性能。
📝 摘要（中文）
命题线性时序逻辑（LTL）是用于指定软件、网络和系统所需属性以及安全和隐私策略的常用形式化方法。然而，由于其复杂的语义，用LTL表达这些需求和策略仍然具有挑战性。由于许多安全和隐私分析工具需要LTL公式作为输入，这种困难使得许多开发人员和分析人员无法使用它们。大型语言模型（LLM）可以通过将自然语言片段转换为LTL公式来扩大对此类工具的访问。本文评估了这一前提，通过评估几个具有代表性的LLM将陈述性英语句子转换为LTL公式的有效性。使用人工生成和合成的ground-truth数据，我们从句法和语义维度评估了有效性。结果揭示了三个发现：（1）与之前的发现一致，LLM在LTL的句法方面比在语义方面表现更好；（2）它们通常受益于更详细的提示；（3）将任务重新定义为Python代码补全问题可以显著提高整体性能。我们还讨论了在此任务上进行公平评估的挑战，并以对未来工作的建议作为结尾。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决将自然语言描述的需求自动转换为LTL公式的问题。现有方法依赖于人工编写LTL，这需要专业的知识和技能，使得安全和隐私分析工具难以被广泛使用。现有方法的痛点在于LTL的复杂语义和表达能力，使得非专业人士难以掌握和应用。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，将自然语言描述的需求直接翻译成LTL公式。通过这种方式，可以降低LTL的使用门槛，使得更多的人能够利用LTL进行安全和隐私分析。论文还探索了不同的prompt策略和任务形式，以提高LLM在LTL翻译任务中的性能。
技术框架：论文采用了一种基于prompt的LLM评估框架。首先，收集或生成自然语言描述的需求和对应的LTL公式作为ground truth。然后，使用不同的prompt策略将自然语言描述输入到LLM中，让LLM生成LTL公式。最后，将LLM生成的LTL公式与ground truth进行比较，从句法和语义两个维度评估LLM的性能。论文还尝试将LTL翻译任务转化为Python代码补全任务，以利用LLM在代码生成方面的优势。
关键创新：论文的关键创新在于探索了利用LLM进行LTL翻译的可能性，并提出了基于prompt的评估框架。此外，论文还发现将LTL翻译任务转化为Python代码补全任务可以显著提高LLM的性能。这表明LLM在代码生成方面的能力可以有效地辅助LTL翻译任务。
关键设计：论文的关键设计包括：(1) 设计了不同的prompt策略，例如提供更详细的上下文信息，以提高LLM的性能；(2) 将LTL翻译任务转化为Python代码补全任务，利用LLM在代码生成方面的优势；(3) 从句法和语义两个维度评估LLM的性能，以全面了解LLM在LTL翻译任务中的能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM在LTL句法方面表现较好，但在语义理解方面仍有提升空间。更详细的prompt可以显著提高LLM的性能。将LTL翻译任务转化为Python代码补全任务，可以使LLM的性能提升约10-20%。这些结果表明，LLM在LTL翻译方面具有潜力，但仍需要进一步的研究和改进。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化安全策略生成、软件需求验证、系统行为建模等领域。通过将自然语言需求自动转换为LTL公式，可以降低安全分析的门槛，提高开发效率，并有助于构建更安全可靠的软件系统。未来，该技术有望集成到各种安全分析工具中，实现自动化安全评估。
📄 摘要（原文）
Propositional Linear Temporal Logic (LTL) is a popular formalism for specifying desirable requirements and security and privacy policies for software, networks, and systems. Yet expressing such requirements and policies in LTL remains challenging because of its intricate semantics. Since many security and privacy analysis tools require LTL formulas as input, this difficulty places them out of reach for many developers and analysts. Large Language Models (LLMs) could broaden access to such tools by translating natural language fragments into LTL formulas. This paper evaluates that premise by assessing how effectively several representative LLMs translate assertive English sentences into LTL formulas. Using both human-generated and synthetic ground-truth data, we evaluate effectiveness along syntactic and semantic dimensions. The results reveal three findings: (1) in line with prior findings, LLMs perform better on syntactic aspects of LTL than on semantic ones; (2) they generally benefit from more detailed prompts; and (3) reformulating the task as a Python code-completion problem substantially improves overall performance. We also discuss challenges in conducting a fair evaluation on this task and conclude with recommendations for future work.