論文の概要: PRISM: Proof-Carrying Artifact Generation through LLM x MDE Synergy and Stratified Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25890v1
- Date: Wed, 29 Oct 2025 18:44:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.542045
- Title: PRISM: Proof-Carrying Artifact Generation through LLM x MDE Synergy and Stratified Constraints
- Title(参考訳): PRISM: LLM x MDE シナジーと成層制約による鋳造人工物生成
- Authors: Tong Ma, Hui Lai, Hui Wang, Zhenhu Tian, Jizhou Wang, Haichao Wu, Yongfan Gao, Chaochao Li, Fengjie Xu, Ling Fang,
- Abstract要約: PRISMは大規模言語モデルをモデル駆動工学と統合する。
規制対象のアーティファクトとマシンチェック可能な安全およびコンプライアンスクリティカルなドメインの証拠を生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.573877234904622
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: PRISM unifies Large Language Models with Model-Driven Engineering to generate regulator-ready artifacts and machine-checkable evidence for safety- and compliance-critical domains. PRISM integrates three pillars: a Unified Meta-Model (UMM) reconciles heterogeneous schemas and regulatory text into a single semantic space; an Integrated Constraint Model (ICM) compiles structural and semantic requirements into enforcement artifacts including generation-time automata (GBNF, DFA) and post-generation validators (e.g., SHACL, SMT); and Constraint-Guided Verifiable Generation (CVG) applies these through two-layer enforcement - structural constraints drive prefix-safe decoding while semantic/logical validation produces machine-checkable certificates. When violations occur, PRISM performs audit-guided repair and records generation traces for compliance review. We evaluate PRISM in automotive software engineering (AUTOSAR) and cross-border legal jurisdiction (Brussels I bis). PRISM produces structurally valid, auditable artifacts that integrate with existing tooling and substantially reduce manual remediation effort, providing a practical path toward automated artifact generation with built-in assurance.
- Abstract(参考訳): PRISMは、大規模言語モデルとモデル駆動工学を統合して、規制対象のアーティファクトと、安全およびコンプライアンスクリティカルなドメインに対するマシンチェック可能な証拠を生成する。
PRISMは3つの柱を統合している: 統一メタモデル(UMM)は異種スキーマと規制テキストを単一の意味空間に再構成する; 統合制約モデル(ICM)は構造的およびセマンティックな要求を、生成時オートマトン(GBNF, DFA)やポストジェネレーションバリデータ(例えば、SHACL, SMT)を含む実行時アーティファクトにコンパイルする。
違反が発生した場合、PRISMは監査誘導修理を行い、コンプライアンスレビューのための生成トレースを記録する。
我々は,自動車ソフトウェア工学(AUTOSAR)と国境を越えた司法管轄権(Brussels I bis)においてPRISMを評価する。
PRISMは構造的に有効な監査可能なアーティファクトを生成し、既存のツールと統合し、手作業による修復作業を大幅に削減し、組込み保証による自動アーティファクト生成への実践的な道を提供する。
関連論文リスト
- "Show Me You Comply... Without Showing Me Anything": Zero-Knowledge Software Auditing for AI-Enabled Systems [2.2981698355892686]
本稿では,新しいMLOps検証フレームワークであるZKMLOpsを紹介する。
ZKP(Zero-Knowledge Proofs)暗号プロトコルを運用し、証明者が証明者に対して、文が真実であることを納得させることができる。
我々は、金融リスク監査における規制コンプライアンスの研究を通じて、この枠組みの実践性を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-30T15:03:32Z) - Automatic Building Code Review: A Case Study [6.530899637501737]
建設担当者は、プロジェクトのサイズと複雑さが増大するにつれて、労働集約的で、エラーを起こし、コストがかかる設計文書のレビューに直面します。
本研究では,BIMに基づくデータ抽出と自動検証を統合したエージェント駆動型フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-03T00:30:14Z) - Large Language Model-Driven Code Compliance Checking in Building Information Modeling [3.2648052741820166]
本研究では,ビルディングインフォメーション・モデリングにおける手動コードコンプライアンスチェックの時間的およびエラーの原因となる特性について考察する。
この重要なプロセスを半自動化するために、LLM(Large Language Model)駆動のアプローチを導入している。
開発システムは、GPT、Claude、Gemini、LlamaなどのLLMとRevitソフトウェアを統合し、ビルドコードを解釈し、Pythonスクリプトを生成し、半自動コンプライアンスチェックを実行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-25T15:50:34Z) - AI4Contracts: LLM & RAG-Powered Encoding of Financial Derivative Contracts [1.3060230641655135]
大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)は、AIシステムが構造化されていないテキストから情報を抽出し整理する方法を再構築している。
本稿では,テンプレート駆動型LLMフレームワークであるCDMizerと,構造化テキスト変換のためのRAGベースのフレームワークを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-01T16:05:00Z) - Training Language Models to Generate Quality Code with Program Analysis Feedback [66.0854002147103]
大規模言語モデル(LLM)によるコード生成は、ますます本番環境で採用されているが、コード品質の保証には失敗している。
実運用品質のコードを生成するためにLLMにインセンティブを与える強化学習フレームワークであるREALを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-28T17:57:47Z) - SOPBench: Evaluating Language Agents at Following Standard Operating Procedures and Constraints [59.645885492637845]
SOPBenchは、各サービス固有のSOPコードプログラムを実行可能な関数の有向グラフに変換する評価パイプラインである。
提案手法では,各サービス固有のSOPコードプログラムを実行可能関数の有向グラフに変換し,自然言語SOP記述に基づいてこれらの関数を呼び出しなければならない。
我々は18の先行モデルを評価し、上位モデルでさえタスクが困難であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T17:53:02Z) - Semantic Integrity Constraints: Declarative Guardrails for AI-Augmented Data Processing Systems [39.23499993745249]
セマンティッククエリにおけるLLM出力に対する正当性条件を指定・強制するためのセマンティック整合性制約(SIC)を導入する。
SICは、従来のデータベース整合性制約をセマンティックセッティングに一般化し、グラウンド、サウンドネス、排他といった一般的なタイプの制約をサポートする。
本稿では,SICをクエリ計画と実行環境に統合するシステム設計について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-01T19:59:25Z) - Towards Copyright Protection for Knowledge Bases of Retrieval-augmented Language Models via Reasoning [58.57194301645823]
大規模言語モデル(LLM)は、現実のパーソナライズされたアプリケーションにますます統合されている。
RAGで使用される知識基盤の貴重かつしばしばプロプライエタリな性質は、敵による不正使用のリスクをもたらす。
これらの知識基盤を保護するための透かし技術として一般化できる既存の方法は、一般的に毒やバックドア攻撃を含む。
我々は、無害な」知識基盤の著作権保護の名称を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-10T09:15:56Z) - A General Framework for Verification and Control of Dynamical Models via Certificate Synthesis [54.959571890098786]
システム仕様を符号化し、対応する証明書を定義するためのフレームワークを提供する。
コントローラと証明書を形式的に合成する自動化手法を提案する。
我々のアプローチは、ニューラルネットワークの柔軟性を利用して、制御のための安全な学習の幅広い分野に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T09:37:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。