Statistical Runtime Verification for LLMs via Robustness Estimation
作者: Natan Levy, Adiel Ashrov, Guy Katz
分类: cs.LG
发布日期: 2025-04-24 (更新: 2025-07-24)
备注: 20 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出基于鲁棒性估计的LLM统计运行时验证方法RoMA
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 鲁棒性验证 统计验证 运行时监控 黑盒测试
📋 核心要点
- 形式化验证方法难以应用于大型语言模型，因其计算成本高昂且需要白盒访问。
- RoMA通过分析语义扰动下的置信度分数分布，实现对LLM鲁棒性的定量评估。
- 实验表明，RoMA在准确性上与形式化验证相当，但验证时间显著缩短。
📝 摘要（中文）
对抗鲁棒性验证对于确保大型语言模型（LLM）在运行时关键应用中的安全部署至关重要。然而，由于现代LLM的指数级运行时间和白盒访问要求，形式化验证技术在计算上仍然不可行。本文提出了一个案例研究，调整和扩展了RoMA统计验证框架，以评估其作为黑盒部署环境中LLM在线运行时鲁棒性监控器的可行性。我们对RoMA的调整分析了语义扰动下的置信度分数分布，以提供具有统计验证边界的定量鲁棒性评估。我们针对形式化验证基线的实证验证表明，RoMA实现了相当的准确性（偏差在1％以内），并将验证时间从数小时减少到数分钟。我们在语义、类别和拼写扰动领域评估了这个框架。我们的结果证明了RoMA在LLM运行部署中进行鲁棒性监控的有效性。这些发现表明，当形式化方法不可行时，RoMA是一种潜在的可扩展替代方案，对基于LLM的系统的运行时验证具有广阔前景。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在运行时关键应用中安全部署的问题。现有的形式化验证方法由于计算复杂度高（指数级运行时间）以及需要白盒访问权限，因此无法有效地应用于现代LLM。这使得在实际部署中难以保证LLM的鲁棒性，即模型在面对恶意或意外输入时的稳定性和可靠性。
核心思路：论文的核心思路是利用统计验证框架RoMA，通过分析LLM在语义扰动下的置信度分数分布，来估计其鲁棒性。RoMA通过黑盒方式进行，无需访问模型内部参数，并且具有较低的计算成本，使其能够作为LLM的在线运行时鲁棒性监控器。这种方法的核心在于，如果模型对语义相似的输入产生相似的置信度分数，则可以认为该模型具有较好的鲁棒性。
技术框架：RoMA框架主要包含以下几个阶段：1) 扰动生成：对原始输入进行语义、类别或拼写等方面的扰动，生成一系列相似的输入样本。2) 置信度评估：将原始输入和扰动后的输入输入到LLM中，获取模型对每个输入的置信度分数。3) 分布分析：分析原始输入和扰动后输入的置信度分数分布，计算统计指标，如均值、方差等。4) 鲁棒性评估：基于置信度分数分布的统计指标，评估LLM的鲁棒性，并提供具有统计验证边界的定量评估结果。
关键创新：RoMA的关键创新在于将统计验证方法应用于LLM的鲁棒性评估，并使其能够在黑盒环境中进行。与传统的形式化验证方法相比，RoMA无需访问模型内部参数，并且具有较低的计算成本，使其能够作为LLM的在线运行时监控器。此外，RoMA还能够提供具有统计验证边界的定量鲁棒性评估结果，这有助于用户更好地了解LLM的鲁棒性水平。
关键设计：RoMA的关键设计包括：1) 扰动策略：论文采用了语义、类别和拼写等多种扰动策略，以全面评估LLM的鲁棒性。2) 置信度度量：论文使用LLM的输出概率作为置信度分数，并分析其分布特征。3) 统计验证：论文采用统计假设检验方法，对鲁棒性评估结果进行验证，并提供具有统计意义的边界。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RoMA在准确性上与形式化验证基线相当（偏差在1%以内），但验证时间从数小时缩短到数分钟，显著提高了验证效率。该框架在语义、类别和拼写扰动领域都表现出良好的鲁棒性监控效果，证明了其在实际LLM部署中的可行性和有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种依赖LLM的运行时关键系统，例如自动驾驶、医疗诊断和金融风控等领域。通过实时监控LLM的鲁棒性，可以及时发现并处理潜在的安全风险，提高系统的可靠性和安全性。未来，该方法有望扩展到更复杂的LLM应用场景，并与其他安全保障技术相结合，构建更完善的LLM安全生态。
📄 摘要（原文）
Adversarial robustness verification is essential for ensuring the safe deployment of Large Language Models (LLMs) in runtime-critical applications. However, formal verification techniques remain computationally infeasible for modern LLMs due to their exponential runtime and white-box access requirements. This paper presents a case study adapting and extending the RoMA statistical verification framework to assess its feasibility as an online runtime robustness monitor for LLMs in black-box deployment settings. Our adaptation of RoMA analyzes confidence score distributions under semantic perturbations to provide quantitative robustness assessments with statistically validated bounds. Our empirical validation against formal verification baselines demonstrates that RoMA achieves comparable accuracy (within 1\% deviation), and reduces verification times from hours to minutes. We evaluate this framework across semantic, categorial, and orthographic perturbation domains. Our results demonstrate RoMA's effectiveness for robustness monitoring in operational LLM deployments. These findings point to RoMA as a potentially scalable alternative when formal methods are infeasible, with promising implications for runtime verification in LLM-based systems.