SafePilot: A Framework for Assuring LLM-enabled Cyber-Physical Systems
作者: Weizhe Xu, Mengyu Liu, Fanxin Kong
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-03-23
备注: 12 pages, 8 figures
💡 一句话要点
SafePilot：用于保障LLM驱动的CPS安全性的分层神经符号框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 网络物理系统 安全保障 神经符号框架 形式化验证
📋 核心要点
- LLM在CPS中的应用面临幻觉问题，导致不安全行为，现有方法缺乏有效的安全保障机制。
- SafePilot采用分层神经符号框架，结合分层规划、LLM任务规划和形式化验证，保障CPS安全。
- 通过案例研究验证了SafePilot的有效性和适应性，能够处理属性和时间约束。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）已被集成到机器人、工业自动化和自动驾驶系统等网络物理系统（CPS）中，用于规划和导航等任务。然而，LLMs容易产生“幻觉”，即输出连贯但事实不正确或不适合上下文的内容，这可能导致CPS中出现不良或不安全的行为。本研究提出了SafePilot，一种新颖的分层神经符号框架，根据基于属性和时间的规范，为LLM驱动的CPS提供端到端的保障。SafePilot首先调用一个带有判别器的分层规划器，评估任务的复杂性。如果任务被认为是可管理的，则直接传递给具有内置验证的基于LLM的任务规划器。否则，分层规划器应用分而治之的策略，将任务分解为子任务，分别进行规划，然后合并为最终解决方案。基于LLM的任务规划器将自然语言约束转换为形式规范，并根据这些规范验证LLM的输出。如果检测到违规行为，它会识别缺陷，相应地调整提示，并重新调用LLM。这个迭代过程持续到生成有效的计划或达到预定义的限制为止。该框架支持具有基于属性和时间约束的LLM驱动的CPS，并通过两个案例研究证明了其有效性和适应性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决将大型语言模型（LLMs）集成到网络物理系统（CPS）中时，由于LLMs的“幻觉”问题而导致的不安全行为。现有方法缺乏对LLM输出的有效验证和纠正机制，无法保证CPS在复杂环境下的安全运行。
核心思路：论文的核心思路是构建一个分层神经符号框架，利用分层规划器分解复杂任务，并使用基于LLM的任务规划器生成计划，同时结合形式化验证方法来检测和纠正LLM的幻觉。通过迭代优化提示和重新规划，最终生成满足安全规范的计划。
技术框架：SafePilot框架包含以下主要模块：1) 分层规划器：根据任务复杂性选择直接规划或分而治之策略。2) 基于LLM的任务规划器：将自然语言约束转换为形式规范，并生成任务计划。3) 验证器：根据形式规范验证LLM的输出，检测违规行为。4) 提示调整器：根据验证结果调整LLM的提示，引导LLM生成更准确的计划。整个流程是一个迭代过程，直到生成满足规范的计划或达到预设的迭代次数上限。
关键创新：SafePilot的关键创新在于将分层规划、LLM任务规划和形式化验证相结合，形成一个闭环反馈系统。这种方法能够有效地检测和纠正LLM的幻觉，并保证CPS在复杂环境下的安全运行。与现有方法相比，SafePilot能够处理更复杂的任务，并提供更强的安全保障。
关键设计：分层规划器使用判别器评估任务复杂性，判别器可以是机器学习模型或人工规则。基于LLM的任务规划器使用特定的提示工程技术，引导LLM生成符合规范的计划。验证器使用形式化方法，如时序逻辑，将自然语言约束转换为可验证的规范。提示调整器根据验证结果，修改LLM的提示，例如添加约束条件或提供更详细的上下文信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过两个案例研究验证了SafePilot的有效性。案例研究表明，SafePilot能够有效地检测和纠正LLM的幻觉，并生成满足安全规范的计划。具体性能数据和对比基线在论文中未明确给出，但结果表明SafePilot能够显著提高LLM驱动的CPS的安全性。
🎯 应用场景
SafePilot可应用于各种LLM驱动的CPS，如自动驾驶系统、机器人、工业自动化等。该框架能够提高这些系统的安全性、可靠性和可信度，降低因LLM幻觉而导致的事故风险。未来，SafePilot可以扩展到更复杂的CPS，并支持更广泛的安全规范。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs), deep learning architectures with typically over 10 billion parameters, have recently begun to be integrated into various cyber-physical systems (CPS) such as robotics, industrial automation, and autopilot systems. The abstract knowledge and reasoning capabilities of LLMs are employed for tasks like planning and navigation. However, a significant challenge arises from the tendency of LLMs to produce "hallucinations" - outputs that are coherent yet factually incorrect or contextually unsuitable. This characteristic can lead to undesirable or unsafe actions in the CPS. Therefore, our research focuses on assuring the LLM-enabled CPS by enhancing their critical properties. We propose SafePilot, a novel hierarchical neuro-symbolic framework that provides end-to-end assurance for LLM-enabled CPS according to attribute-based and temporal specifications. Given a task and its specification, SafePilot first invokes a hierarchical planner with a discriminator that assesses task complexity. If the task is deemed manageable, it is passed directly to an LLM-based task planner with built-in verification. Otherwise, the hierarchical planner applies a divide-and-conquer strategy, decomposing the task into sub-tasks, each of which is individually planned and later merged into a final solution. The LLM-based task planner translates natural language constraints into formal specifications and verifies the LLM's output against them. If violations are detected, it identifies the flaw, adjusts the prompt accordingly, and re-invokes the LLM. This iterative process continues until a valid plan is produced or a predefined limit is reached. Our framework supports LLM-enabled CPS with both attribute-based and temporal constraints. Its effectiveness and adaptability are demonstrated through two illustrative case studies.