論文の概要: DeFiFlowBench: Benchmarking and Improving Safe Executability in Natural-Language DeFi Workflow Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11504v1
- Date: Thu, 10 Sep 2026 13:10:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.363668
- Title: DeFiFlowBench: Benchmarking and Improving Safe Executability in Natural-Language DeFi Workflow Synthesis
- Title(参考訳): DeFiFlowBench: 自然言語のDeFiワークフロー合成におけるベンチマークと安全な実行性の改善
- Abstract要約: DeFiFlowBenchは、DeFiワークフロー合成のベンチマークである。
グラフカバレッジ、設定の完全性、および宣言された安全予測を測定する。
Koan-Safeは、保存されたベンチマーク出力に対して安全でない実行を記録しない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8233361433393815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A structurally valid DeFi workflow can still authorize a costly trade. We introduce DeFiFlowBench, a benchmark of 207 team-authored prompts for natural-language DeFi workflow synthesis. It measures graph coverage, configuration completeness, and declared safety predicates, then tests supported trade configurations on a local EVM. Direct, constrained, and few-shot prompting produce 14-19 unsafe held-out executions per configuration under a fixed 5% price-impact cap. A slippage bound derived from a quote does not prevent the price impact of the order itself. We propose Koan-Safe, which combines a prompt-only intent parser, a replaceable generator, and structural repair with default safety parameters. On 75 held-out workflow prompts, its hybrid variant scores 0.67 on the static safety proxy, compared with 0.33 for the best baseline. Koan-Safe records no unsafe executions on the saved benchmark outputs. A matched-candidate ablation produces 14-17 unsafe executions when enforcement is disabled. Additional tests expose the limits of default injection: permissive existing thresholds can still authorize unsafe trades. A separately evaluated policy cap addresses this failure on a 36-case diagnostic grid. These results support explicit trade protections and execution-based evaluation, while distinguishing declared safety from a general guarantee.
- Abstract(参考訳): 構造的に有効なDeFiワークフローは、依然としてコストのかかる取引を許可することができる。
自然言語によるDeFiワークフロー合成のための207チームによるプロンプトのベンチマークであるDeFiFlowBenchを紹介する。
グラフカバレッジ、設定の完全性、安全予測の宣言を計測し、その後、ローカルEVMでの取引設定をサポートする。
直接、制約付き、数発のプロンプトは、固定価格の5%の上限の下で、構成毎に14-19の安全でないホールトアウト実行を生成する。
引用から導かれる滑り込みは、注文自体の価格への影響を妨げない。
本稿では,プロンプトのみのインテントパーサ,交換可能なジェネレータ,構造修復を既定の安全性パラメータで組み合わせたKoan-Safeを提案する。
75のワークフロープロンプトでは、そのハイブリッド変種は静的安全プロキシで0.67点、最良ベースラインでは0.33点である。
Koan-Safeは、保存されたベンチマーク出力に対して安全でない実行を記録しない。
一致候補アブレーションは、執行が無効になった場合、14-17の安全でない実行を生成する。
許容可能な既存のしきい値は、安全でない取引を許可することができる。
個別に評価されたポリシーキャップは、36ケースの診断グリッド上のこの障害に対処する。
これらの結果は、明確な貿易保護と実行に基づく評価をサポートし、宣言された安全と一般的な保証とを区別する。
関連論文リスト
- PACE: Policy-Attested Contract Execution for Safe AI Agents in Decentralized Finance [9.22772901752634]
LLMベースのエージェントとオンチェーン実行の間を介在するトランザクションレベルの認証フレームワークであるPACEを提案する。
PACEは、承認された意図、方針、シミュレーションレポートを正確な実行バイトに結び付け、再生と有効期限保護を行う。
PACEは、防御されていないベースラインの0.80と比較して、安全でない実行率0.00と良性なタスクに対する偽陽性率0.00を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-18T00:22:46Z) - SafeRun: Enabling Determinism in LLM Planning for Running [6.727403784723227]
大規模言語モデルは柔軟な自然言語計画を可能にするが、決定論に批判的な領域では信頼できない。
我々は、疎結合アーキテクチャによるLCMに基づく決定論的計画のためのフレームワークであるSafeRunを提案する。
現実的な生理的・安全的制約の下で計画を実行するための総合的なベンチマークを構築します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-08T04:53:01Z) - Selective Safety Steering via Value-Filtered Decoding [54.87935112120107]
大型言語モデル(LLM)は人間の価値観に合わせるように訓練されているが、その世代は安全上の制約に反する可能性がある。
既存のデコード時のステアリング手法は、しばしば不要に介入し、ベースモデルの下で安全であった世代を変更する。
安全でない応答の安全性を向上しつつ、そのような不要な介入を減らすための新しいテストタイムステアリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-14T12:13:08Z) - CORA: Conformal Risk-Controlled Agents for Safeguarded Mobile GUI Automation [68.53387633351484]
有害な行為に対する統計的保証を提供するポスト・ポリティクス・プレアクション保護フレームワークであるCORA(Conformal Risk-control GUI Agent)を提案する。
CORAは、安全を選択的行動実行として再定義する:我々は、提案されたステップごとに行動条件リスクを推定するためにガーディアンモデルを訓練する。
このパラダイムを厳格に評価するために、ステップレベルのハーモラベルを持つモバイル安全違反の新しいベンチマークであるPhone-Harmを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-10T09:41:21Z) - Safety Under Scaffolding: How Evaluation Conditions Shape Measured Safety [0.0]
我々は,足場が安全に与える影響について,最も制御された研究の1つを報告した。
マップ・リデュース・足場は、測定された安全性を低下させる。
同一項目における複数選択からオープンエンドフォーマットへの切り替えは、安全性スコアを5~20ポイントシフトさせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-08T01:37:45Z) - ReasAlign: Reasoning Enhanced Safety Alignment against Prompt Injection Attack [52.17935054046577]
本稿では、間接的インジェクション攻撃に対する安全性アライメントを改善するためのモデルレベルのソリューションであるReasAlignを提案する。
ReasAlignには、ユーザクエリの分析、競合する命令の検出、ユーザの意図したタスクの継続性を維持するための構造化された推論ステップが組み込まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-15T08:23:38Z) - How Secure is Secure Code Generation? Adversarial Prompts Put LLM Defenses to the Test [9.85596630285833]
本稿では,最先端のセキュアなコード生成手法に関する,最初の体系的な逆監査について述べる。
静的アナライザはセキュリティを7~21回過大評価し,37~60%が非機能である。
これらの知見に基づいて,ロバストなセキュアなコード生成手法の構築と評価のためのベストプラクティスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-11T22:28:21Z) - UnsafeChain: Enhancing Reasoning Model Safety via Hard Cases [57.69882799751655]
さまざまなソースを持つハードプロンプトから構築された安全アライメントデータセットであるUnsafeChainをリリースする。
我々は3つの大きな推論モデル(LRM)を微調整し、それらを最近のSafeChainとSTAR-1と比較する。
UnsafeChainは、1Kサブセットのマッチングやベースラインのパフォーマンスを越えながら、従来よりも一貫してパフォーマンスが向上している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-29T10:08:52Z) - Are You Getting What You Pay For? Auditing Model Substitution in LLM APIs [71.7892165868749]
LLM(Commercial Large Language Model) APIは基本的な信頼の問題を生み出します。
ユーザーは特定のモデルに課金するが、プロバイダが忠実に提供できることを保証することはない。
我々は,このモデル置換問題を定式化し,現実的な逆条件下での検出方法を評価する。
我々は,信頼された実行環境(TEE)を実用的で堅牢なソリューションとして使用し,評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-07T03:57:41Z) - SafetyAnalyst: Interpretable, Transparent, and Steerable Safety Moderation for AI Behavior [56.10557932893919]
我々は、新しいAI安全モデレーションフレームワークであるSafetyAnalystを紹介する。
AIの振る舞いを考えると、SafetyAnalystはチェーン・オブ・シークレット・推論を使用してその潜在的な結果を分析する。
効果を28個の完全に解釈可能な重みパラメータを使って有害度スコアに集約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-22T03:38:37Z) - Certifying LLM Safety against Adversarial Prompting [70.96868018621167]
大規模言語モデル(LLM)は、入力プロンプトに悪意のあるトークンを追加する敵攻撃に対して脆弱である。
我々は,認証された安全保証とともに,敵のプロンプトを防御する最初の枠組みである消去・チェックを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-06T04:37:20Z) - Gaussian Control Barrier Functions : A Non-Parametric Paradigm to Safety [7.921648699199647]
ガウス過程(GP)を用いたCBFのオンライン合成のための非パラメトリック手法を提案する。
GPは解析的トラクタビリティやロバストな不確実性推定などの非パラメトリック性に加えて、好ましい性質を持つ。
固定的かつ任意の安全な集合に対する安全な制御を実証することにより、クワッド上で実験により検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T12:21:28Z)
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。