车载语音指令授权的LLM安全基准
原文标题：From Intent to Action: Benchmarking LLM Safety in Vehicle Voice Command Authorization
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论文针对车载语音助手中LLM的授权决策问题，提出含202个场景、七类决策分类的基准，评估两个开源模型与三个API模型。对齐率从Llama 3.2 3B的40.1%到Gemini 3.1 Pro Preview的89.1%，即便最优模型在161个非执行场景中仍出现2-3次误执行，说明结构化LLM决策不足以单独作为安全机制。
- 问题
- 车载语音助手中 LLM 执行指令前的授权决策缺乏专门评测。
- 方法
- 提出 202 场景、七类决策分类的基准，用决策对齐率与安全错误指标评估五个模型。
- 结果
- 对齐率从 Llama 3.2 3B 的 40.1% 到 Gemini 3.1 Pro Preview 的 89.1%；最优模型在 161 个非执行场景中仍有 2-3 次误执行。
- 影响
- 说明结构化 LLM 决策不能单独作为安全机制，车载部署必须叠加独立授权层。
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车载语音授权基准显示最优模型对齐率89.1%，161个非执行场景仍误执行2-3次。
- •构建202个场景、七类决策分类的车载语音授权基准
- •对齐率从Llama 3.2 3B的40.1%到Gemini 3.1 Pro Preview的89.1%
- •三个API模型得分83.2%-89.1%，彼此无统计显著差异
- •最优模型在161个非执行场景中仍有2-3次False Execute
- •结构化授权策略将Llama 3.2 3B对齐率从28.2%-29.2%提至40.1%，但未消除误执行
为什么重要：安全关键场景下，结构化LLM决策不足以单独作为授权机制，部署需独立安全层。
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