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Neural Control and Certificate Repair via Runtime Monitoring
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内容提要
本研究提出了一种新框架，通过运行时监控检测神经网络控制策略的安全性，解决黑箱环境下的认证与修复问题。该方法生成新的训练数据以重新训练控制策略和证书功能，实验证明其有效提高了安全性。
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关键要点
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本研究提出了一种新框架，通过运行时监控检测神经网络控制策略的安全性。
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该方法解决了黑箱环境下的认证与修复问题，填补了现有学习型控制方法在系统动态未知情况下的空白。
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框架通过监控系统行为，检测违反安全属性的情况，并生成新的训练数据。
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生成的新训练数据用于重新训练控制策略和证书功能。
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实验证明该方法有效提高了安全性。
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