CLIC：为 Open RAN 中 LLM 驱动控制提供闭环意图一致性防护

CLIC 用闭环意图一致性同时缓解两类提示注入威胁。

资讯摘要

论文针对 LLM 接入 O-RAN 控制回路后面临的运行时提示注入与残留虚拟提示注入（VPI）威胁，提出闭环意图一致性层 CLIC，用小型量化语言模型计算一致性分数，并以 Non-RT rApp 做模型完整性认证、Near-RT xApp 做运行时执行。作者在 OpenAI Cellular 平台用 JailbreakBench、AdvBench 与 VPI 负载评测，报告攻击成功率从 0.92 降至 0.29，残留 VPI 从 0.37 降至 0.04，隔离性与公平性提升，延迟增加约 27 ms。

要点速读

1. CLIC 覆盖从认证 A1 意图、多步 LLM 轨迹到最终 E2 动作的全控制路径一致性。
2. 在 OAIC 平台评测，作者报告攻击成功率 0.92→0.29、残留 VPI 0.37→0.04。
3. 代价是约 27 ms 的额外延迟。

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采集于 2026/11/3 08:00:27（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。