論文の概要: Statistical Runtime Verification for LLMs via Robustness Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17723v2
- Date: Thu, 24 Jul 2025 08:03:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-25 15:10:41.419852
- Title: Statistical Runtime Verification for LLMs via Robustness Estimation
- Title（参考訳）: ロバストネス推定によるLLMの統計的実行時検証
- Authors: Natan Levy, Adiel Ashrov, Guy Katz,
- Abstract要約: ランタイムクリティカルなアプリケーションにLLM(Large Language Models)を安全にデプロイするためには、逆の堅牢性検証が不可欠である。
ブラックボックス配置環境におけるLCMのオンライン実行時ロバスト性モニタとしての可能性を評価するために,RoMA統計検証フレームワークを適応・拡張するケーススタディを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: ランタイムクリティカルなアプリケーションにLLM(Large Language Models)を安全にデプロイするためには、逆の堅牢性検証が不可欠である。
しかし、形式的検証技術は、その指数的ランタイムとホワイトボックスアクセス要求のため、現代のLLMでは計算不可能なままである。
ブラックボックス配置環境におけるLCMのオンライン実行時ロバスト性モニタとしての可能性を評価するために,RoMA統計検証フレームワークを適応・拡張するケーススタディを提案する。
我々のRoMAの適応は,意味摂動下での信頼度分布を分析し,統計的に検証された境界を持つ定量的ロバスト性評価を提供する。
形式的検証基準に対する実証的な検証は、RoMAが(偏差1\%で)同等の精度を達成し、検証時間を数時間から数分に短縮することを示す。
我々は,この枠組みを意味的・分類的・正統的な摂動領域にまたがって評価する。
実運用LLMにおけるロマのロバスト性モニタリングの有効性を実証した。
これらの結果は,形式的手法が実現不可能な場合,RoMAが潜在的にスケーラブルな代替手段であることを示している。
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