arXiv cs.AI· Sunder Ali Khowaja, Kapal Dev, Joongheon Kim, Angelos Antonopoulos, Nikolaos Bartzoudis·· 1 天前AI 评分31
CLIC：为 Open RAN 中 LLM 驱动的控制提供闭环意图一致性防护
CLIC: Closed-Loop Intent Consistency for Securing LLM-Driven Control in Open RAN
AI 导读
研究者提出闭环意图一致性层 CLIC，同时防御 Open RAN 中 LLM 控制回路的运行时提示注入与残留虚拟提示注入（VPI）攻击。
正文 · AI 翻译
摘要：随着大型语言模型（LLM）能力的逐步提升，研究人员正在探索将其集成到开放无线接入网（O-RAN）的控制回路中，以通过用户意图实现网络切片和资源管理。然而，通过无线接入网智能控制器（RIC）将 LLM 集成到 O-RAN 控制回路中，会使系统容易受到\textit{运行时提示注入威胁}的影响，这类威胁可在不违反接口认证的情况下操纵控制决策；同时还面临\textit{残余虚拟提示注入（VPI）}攻击，这类攻击会植入触发机制，在微调期间悄然引导系统行为。现有研究仅针对运行时威胁，并未在完整控制路径上强制保持一致性，即从经过认证的 A1 意图，经过多步 LLM 轨迹，直至最终的 E2 动作。我们提出了一种闭环意图一致性层（CLIC），可同时缓解这两类威胁。所提出的 CLIC 使用一个小型量化语言模型定义形式化的一致性评分，该模型作为 Non-RT rApp 部署用于模型完整性认证，并配合 Near-RT xApp 用于运行时强制执行。我们在 OpenAI Cellular（OAIC）平台上实现了 CLIC，并在领域适配的 JailbreakBench、AdvBench 和 VPI 工作负载下对其进行了评估。实验结果表明，所提出的 CLIC 将攻击成功率从 0.92 降至 0.29，将残余 VPI 攻击从 0.37 降至 0.04，同时在略微增加延迟成本（约 27 ms）的情况下改善了隔离性和公平性。
| 评论： | 6 页，1 张图，3 张表 |
| 主题： | 密码学与安全（cs.CR）；人工智能（cs.AI）；网络与互联网架构（cs.NI） |
| 引用为： | arXiv:2610.40744 [cs.CR] |
| （或使用 arXiv:2610.40744v1 [cs.CR] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.40744 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Sunder Ali Khowaja [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 29 日星期四 15:42:29 UTC（1,268 KB）
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