2026 · 会议已接收
RFCLLM：评估大语言模型对网络协议状态机的推理能力
RFCLLM: Evaluating LLMs' Reasoning Ability of Network Protocol State Machines
以 16 种协议的 1,482 个问题评测协议状态机推理。四种上下文设置区分 RFC 检索与依据给定转换进行推理，任务涵盖后继状态、条件、前驱状态及路径。
研究范围与局限
评测的是推理，并非新的状态机提取器或实现重建方法。标准状态机由一名作者构建，三位作者仅在 50 个样例上核对判定器一致性。报文格式、错误处理、配置及真实代码映射不在范围内；结果受上下文、判定器及输出预算影响。
与本合集的关联
为使用 LLM 理解恢复所得或文档描述的协议模型提供有明确边界的验证参考。
发表与复核详情
- 发表载体
- Findings of EMNLP 2026
- 发表状态
- 会议已接收
- 出版／提交日期
- 2026 年（具体日期未核实）
- 日期依据
- 作者的 arXiv 记录报告已被 Findings of EMNLP 2026 录用，未核实论文集正式出版日期。
- arXiv 首次提交
- 2026 年 9 月 11 日
- arXiv
- 2609.13389
- 已复核的 arXiv 版本
- v1
复核 9 月 11 日 v1。录用信息来自作者，不代表论文集已正式出版。作者链接的匿名产物可读到 README、脚本及结果，界面列明开放至 2026 年 12 月 16 日，但未确立完整 Git 提交或根许可证。本次未运行模型或基准。
来源复核于
本合集仅做来源复核，未重新运行论文实验。请通过原始论文或 BibTeX 引用原作者。