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LLMs监督的因果威胁评估模型
1
作者
王紫东
贺楚超
+2 位作者
高晓光
闫栩辰
张青富
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第2期191-201,共11页
为解决因果可解释的前提下构建兼容数据分布与专家知识的威胁评估网络的问题,提出LLMs监督的因果威胁评估模型L-CTA。使用LLMs模拟传统建模中的专家角色,融合提示词对威胁要素与决策变量构造因果图,基于仿真数据进行参数学习,并通过k折...
为解决因果可解释的前提下构建兼容数据分布与专家知识的威胁评估网络的问题,提出LLMs监督的因果威胁评估模型L-CTA。使用LLMs模拟传统建模中的专家角色,融合提示词对威胁要素与决策变量构造因果图,基于仿真数据进行参数学习,并通过k折交叉检验以验证集上的推理精度作为该因果图的适应度;引入合理的进化算子,迭代搜索寻找更优的图结构。实验结果表明,L-CTA构建的因果威胁评估网络比专家设计的朴素模型和数据驱动学习的模型在分布外推理任务上精度高出11.2%与28.9%,验证了L-CTA在威胁评估建模中的高效性、鲁棒性以及泛化性。
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关键词
威胁评估
大语言模型
因果结构
进化算法
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题名
LLMs监督的因果威胁评估模型
1
作者
王紫东
贺楚超
高晓光
闫栩辰
张青富
机构
香港城市大学电脑科学系
西安
工业
大学电子信息工程学院
西北
工业
大学电子信息学院
中国航空工业集团成都飞机设计研究院
出处
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第2期191-201,共11页
基金
国家自然科学基金(61573285)
国家自然科学青年基金(52402453)资助。
文摘
为解决因果可解释的前提下构建兼容数据分布与专家知识的威胁评估网络的问题,提出LLMs监督的因果威胁评估模型L-CTA。使用LLMs模拟传统建模中的专家角色,融合提示词对威胁要素与决策变量构造因果图,基于仿真数据进行参数学习,并通过k折交叉检验以验证集上的推理精度作为该因果图的适应度;引入合理的进化算子,迭代搜索寻找更优的图结构。实验结果表明,L-CTA构建的因果威胁评估网络比专家设计的朴素模型和数据驱动学习的模型在分布外推理任务上精度高出11.2%与28.9%,验证了L-CTA在威胁评估建模中的高效性、鲁棒性以及泛化性。
关键词
威胁评估
大语言模型
因果结构
进化算法
Keywords
threat assessment
large language models
causal structure
evolutionary algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LLMs监督的因果威胁评估模型
王紫东
贺楚超
高晓光
闫栩辰
张青富
《指挥与控制学报》
北大核心
2025
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