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English(EN) Neuro-Agentic Control: A Deep Learning-based LLM-Powered Agentic AI Framework for Controlling Security Controls

新AI框架使用LLM和物理模型进行工业安全控制

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的神经代理控制框架，该框架结合了大型语言模型（LLM）规划器（如Gemini 2.5 Flash-Lite）和时间序列基础模型（TimesFM），以增强工业物联网环境中的安全性。该框架通过引入“反事实物理注入”机制，解决了LLM在闭环控制中的安全问题。该机制在基础模型的潜在空间中模拟拟议的干预措施，以在执行不安全或幻觉动作之前拒绝它们。在安全水处理（SWaT）数据集上的评估表明，其性能优于传统的LSTM和TCN基线，能够有效阻止攻击且无效动作数量为零。 AI

影响 该框架通过减轻LLM的幻觉，可以显著提高控制关键基础设施的AI系统的安全性和可靠性。

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