基于领域感知提示和 LLM 集成的 3GPP 规范协议状态机自动提取
网络与互联网体系结构
2025-10-17 v1
摘要
移动通信网络是全球基础设施，日益支持制造业、交通和医疗等关键领域。其安全可靠性至关重要，但高度依赖于通过状态机对底层协议进行准确建模。虽然大多数现有工作从 3GPP 规范手动构建此类模型，但该过程代价高昂、易出错且难以维护，因为规范的复杂性和频繁更新。最近的自然语言处理方法在处理细胞协议的规模和复杂性方面仍有局限。本文提出 SpecGPT 框架，利用大语言模型（LLM）自动从 3GPP 文档中提取协议状态机。SpecGPT 将技术规范分段为有意义的段落，应用领域感知提示并采用链式思考推理，联合集成方法以提升输出可靠性。我们在三个代表性 5G 协议（NAS、NGAP 和 PFCP）上进行评估，使用手动标注的基准真值，结果表明其优于现有方法，展示了 LLM 在规模化协议建模中的有效性。
引用
@article{arxiv.2510.14348,
title = {Automated Extraction of Protocol State Machines from 3GPP Specifications with Domain-Informed Prompts and LLM Ensembles},
author = {Miao Zhang and Runhan Feng and Hongbo Tang and Yu Zhao and Jie Yang and Hang Qiu and Qi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14348},
year = {2025}
}