C-SafeGen: Certified Safe LLM Generation with Claim-Based Streaming Guardrails

📄 arXiv: 2610.34961v1 📥 PDF

作者: Mintong Kang, Zhaorun Chen, Bo Li

分类: cs.AI

发布日期: 2026-10-26

💡 一句话要点

提出C-SafeGen以解决大型语言模型生成内容安全性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 安全生成 流守卫模型 风险保证 合规分析

📋 核心要点

  1. 现有的安全对齐方法无法完全防止大型语言模型生成不安全内容，且缺乏严格的安全保证。
  2. 本文提出的CSD算法通过流守卫模型和回溯机制，确保生成内容符合安全标准，并能修正高风险声明。
  3. 实验证明，CSD算法在安全解码方面的效果优于现有的最先进方法，且具有较高的效率。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在多种应用中表现出色，但它们仍然容易生成违反安全法规和政策的内容。为降低这些风险，LLMs进行安全对齐，但仍可能被有效破解。现有的监控模型主要关注检测，而非确保LLM输出的安全解码。本文提出了一种基于声明的流解码（CSD）算法，并结合统计风险保证框架，通过合规分析来保障生成内容的安全性。CSD算法集成了流守卫模型，以保护LLMs生成的顺序声明，并通过回溯机制修正高风险声明。我们提供了理论保证，证明CSD算法在安全约束下实现了期望的生成分布，并通过实证评估验证了其有效性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型生成内容时的安全性问题，现有方法主要集中在检测生成内容的安全性，但缺乏有效的安全解码机制，导致模型仍然容易生成不合规内容。

核心思路：CSD算法通过引入流守卫模型来监控和保护生成的声明，并结合回溯机制修正高风险内容，从而确保生成内容的安全性和合规性。

技术框架：CSD算法的整体架构包括流守卫模型、声明生成模块和回溯修正机制。流守卫模型实时监控生成的内容，声明生成模块负责生成内容，而回溯机制则在检测到高风险时进行修正。

关键创新：CSD算法的创新之处在于其结合了流守卫模型与回溯机制，提供了理论上的安全风险保证，能够在生成过程中动态调整内容，确保符合安全标准。

关键设计：在算法设计中，设置了多个关键参数以优化流守卫模型的性能，并采用了合规分析方法来评估生成内容的安全风险，确保生成过程中的高概率安全性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CSD算法在安全解码方面的表现优于现有的最先进方法，能够将安全风险控制在所需水平，且在多项基准测试中提升了生成内容的合规性，具体性能数据未详述，但实证评估显示了显著的效果提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动内容生成、智能客服、教育辅导等场景，能够有效提升生成内容的安全性和合规性，降低法律风险。随着大型语言模型的广泛应用，C-SafeGen的技术框架将为各行业提供更安全的内容生成解决方案，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Despite the remarkable capabilities of large language models (LLMs) across diverse applications, they remain vulnerable to generating content that violates safety regulations and policies. To mitigate these risks, LLMs undergo safety alignment; however, they can still be effectively jailbroken. Off-the-shelf guardrail models are commonly deployed to monitor generations, but these models primarily focus on detection rather than ensuring safe decoding of LLM outputs. Moreover, existing efforts lack rigorous safety guarantees, which are crucial for the universal deployment of LLMs and certifiable compliance with regulatory standards. In this paper, we propose a Claim-based Stream Decoding (CSD) algorithm coupled with a statistical risk guarantee framework using conformal analysis. Specifically, our CSD algorithm integrates a stream guardrail model to safeguard sequential claims generated by LLMs and incorporates a backtracking mechanism to revise claims flagged with high safety risks. We provide theoretical guarantees demonstrating that the CSD algorithm achieves the desired generation distribution subject to safety constraints. Furthermore, we introduce a generation risk certification framework and derive a high-probability upper bound on the safety risk of the proposed CSD algorithm. We prove that our method can asymptotically control safety risk to any desired level. Empirical evaluations demonstrate the effectiveness and efficiency of the CSD algorithm compared to state-of-the-art safety decoding approaches. Additionally, we validate the soundness and tightness of the derived safety risk upper bound using realistic data.