Enforcing a Strict Safety Margin in LLM Text Generation via Barrier Lyapunov Control
作者: Anand Singh, Shubham Singh, Anjali Tiwari, Katsuki Fujisawa
分类: eess.SY
发布日期: 2026-10-13
💡 一句话要点
提出障碍李雅普诺夫控制以增强LLM文本生成的安全边际
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 安全过滤器 障碍李雅普诺夫函数 文本生成 控制理论 鲁棒性 生成模型
📋 核心要点
- 现有的控制障碍函数方法未能强制保持生成轨迹与毒性边界的安全距离，存在潜在风险。
- 本文提出障碍李雅普诺夫函数（BLF）安全过滤器，确保生成过程中的安全边际，增强模型的鲁棒性。
- 通过小型变换器的仿真实验，验证了该方法在安全边际上的显著提升，确保生成文本的安全性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型在生成文本时缺乏正式的安全保障，现有的基于控制障碍函数的安全过滤器虽然能够保持生成轨迹在无毒区域内，但未能强制保持与边界的正距离，导致安全轨迹可能接近毒性阈值。本文提出了一种障碍李雅普诺夫函数（BLF）安全过滤器，能够在生成过程中强制保持预设的安全边际，同时保留连续时间变换器的动态特性。通过证明在兼容边际的初始条件下，安全边际始终不被违反，并且以指数速度恢复预设的安全边际，展示了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在文本生成过程中缺乏安全保障的问题。现有方法无法强制保持生成轨迹与毒性边界的安全距离，导致潜在的安全隐患。
核心思路：提出障碍李雅普诺夫函数（BLF）安全过滤器，设计上确保生成过程中的安全边际，避免生成文本接近毒性阈值，从而增强模型的安全性和鲁棒性。
技术框架：整体架构包括生成模型的输入处理、BLF安全过滤器的应用以及生成轨迹的监控。主要模块包括控制输入的约束定义和安全边际的恢复机制。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了障碍李雅普诺夫函数，确保生成过程中的安全边际不被违反，并且能够以指数速度恢复预设的安全边际。这与现有方法的本质区别在于提供了更强的安全保障。
关键设计：关键设计包括定义安全输入集为控制输入的约束仿射半空间，确保在认证的满射性和分类器非退化条件下非空。此外，设计了明确可计算的扰动预算，以保证安全边际的优雅降级。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，采用障碍李雅普诺夫函数的安全过滤器后，生成文本的安全边际显著提升。具体来说，在小型变换器的仿真中，安全边际恢复速度达到指数级，确保了生成过程中的安全性，较基线方法有明显改善。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容生成、自动化客服系统以及任何需要生成安全文本的场景。通过增强生成文本的安全性，能够有效降低有害内容的风险，提升用户体验和信任度，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models are increasingly deployed without formal guarantees against toxic text generation. Existing control barrier function (CBF) based safety filters can keep the generation trajectory within a toxicity-free region, but do not enforce a positive distance from its boundary, allowing formally safe trajectories to approach the toxicity threshold arbitrarily closely and leaving little buffer against modelling errors or disturbances. We address this limitation with a Barrier Lyapunov Function (BLF) safety filter that enforces a prescribed clearance margin throughout generation while retaining the continuous-time transformer dynamics, including feedforward layers. The resulting safe input set is a half-space defined by a constraint affine in the control input, and is non-empty under certified surjectivity and classifier-nondegeneracy conditions. For margin-compatible initial conditions we prove that the clearance margin is never violated and that the prescribed clearance is restored exponentially, yielding an explicit clearance floor, and show that, as the margin vanishes, the admissible trajectories satisfy the exponential second-order CBF condition. We further derive an explicitly computable sufficient disturbance budget under which the clearance guarantee degrades gracefully. Simulations on a small transformer illustrate the resulting improvement in safety clearance.