arXiv cs.AI· Zhipeng Cao, Taoran Wu, Weiru Cui, Luke Ong, Bai Xue·· 11 小时前AI 评分18
学习型屏障证书的任意时间有效运行时监控
Anytime-Valid Runtime Monitoring of Learned Barrier Certificates
AI 导读
研究提出一种任意时间有效的运行时监控器，利用观测到的闭环轨迹审计学习型屏障证书，将条件屏障漂移条件建模为逐回合序贯假设检验，并把屏障增量转化为非负检验超鞅，从而在任意停止时间下实现有限样本误报控制。该监控器还引入监测边界的确定性时间整形，在部署初期更保守且保持任意时间有效性，其目标是检测证书与观测动态不再一致的统计证据，而非预测不安全进入。代码与数据已公开。
正文 · AI 翻译
摘要：学习型屏障证书为建立随机系统的安全性提供了一种有原则的机制，但当部署时的底层动力学与训练时所用的动力学不同时，其有效性可能会下降。我们提出一种随时有效的运行时监控器，利用观测到的闭环轨迹对学习型屏障证书进行审计。该监控器旨在检测部署的屏障条件是否失去统计支持；它本身并不保证在不安全进入之前完成检测，也不保证后续干预的安全性。具体而言，条件屏障漂移条件被表述为逐回合的序贯假设检验，观测到的屏障增量被转换为非负检验上鞅，从而在任意停时下实现有限样本的误报控制。受有限时域安全验证的启发，我们进一步引入监控边界的确定性时间整形，使监控器在规定的部署时域早期更为保守，同时保持随时有效性。该监控器旨在检测安全证书不再与观测动力学一致的统计证据，而非预测不安全进入。为对监控器进行实证评估，我们在有效和无效证书下评估经验报警行为。代码和数据可在 此 https URL 获取。
| 评论： | 17 页，7 幅图。本工作的早期版本已于 2026 年 7 月 21 日提交至 AAAI 2027（投稿编号 28239）。核心监控框架和主要理论结果已在该投稿中给出 |
| 主题： | 系统与控制（eess.SY）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG）；优化与控制（math.OC）；统计理论（math.ST） |
| MSC 分类： | 68Q60（主分类），68T05，68T07，93C10，93C55，93E03，93E10，62L10，60G42（次分类） |
| ACM 分类： | I.2.6；I.2.8；F.3.1；D.2.4；G.3 |
| 引用为： | arXiv:2610.27726 [eess.SY] |
| （或本版本使用 arXiv:2610.27726v1 [eess.SY]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.27726 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Zhipeng Cao [查看邮箱]
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2026 年 10 月 20 日星期二 06:46:22 UTC（580 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org