ReLU神经屏障证书的高效验证与伪造
系统与控制
2025-11-14 v1 系统与控制
摘要
屏障证书在验证连续时间系统的安全性方面发挥着重要作用，包括自动驾驶、机器人操作臂等关键应用。最近，由于其前景性能，ReLU神经屏障证书——即由ReLU神经网络表示的屏障证书——在安全控制社区引起了广泛关注。然而，由于神经网络的近似性质，仍需采用严谨的验证方法来确保这些证书的正确性。本文提出了一种用于验证ReLU神经屏障证书正确性的必要充分条件。所提出的条件可以编码为满足模态理论（SMT）或优化问题，使其能够进行验证和伪造。迄今为止，我们的方法是首个能够伪造ReLU神经屏障证书的 approach。数值实验表明，所提方法在验证和伪造此类证书方面均有效且实用。
引用
@article{arxiv.2511.10015,
title = {Efficient Verification and Falsification of ReLU Neural Barrier Certificates},
author = {Dejin Ren and Yiling Xue and Taoran Wu and Bai Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.10015},
year = {2025}
}