发表机构
Guangdong University of Technology; Beijing University of Posts and Telecommunications; Beijing Denglu Technology Ltd（广东工业大学; 北京邮电大学; 北京登路科技有限公司）
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提出 TRIZ^a 范式，将 TRIZ 发明理论与 LLM 智能体演化搜索结合，在网络安全数据集上验证，实现 F1 提升并保证结果可追溯。
AI 中文摘要
我们提出 $\mathrm{TRIZ}^{a}$（TRIZ 的智能体指数形式），一种将 TRIZ 发明理论与 LLM 驱动的智能体演化搜索相结合的通用研发自动化范式。TRIZ 的 40 条发明原理和矛盾矩阵为方案生成提供了结构化、可解释的方向，用理论引导的构思取代了随机或无类型的变异。功能信息（FI）在冻结参考契约下进行操作化，与 TRIZ 理想度结合，在可通约的信息尺度上衡量有用和有害功能，而硬门控则使晋升与指标改进保持区分。我们在网络安全——一个对抗性强且快速演变的领域——上，在 PowerDuck GOOSE、CICIoT2023 和 CIC-DDoS2019 数据集上验证了 $\mathrm{TRIZ}^{a}$。在采用协议指纹识别和硬门控验证的配对重跑协议下，传统实验的绝对 F1 改进分别为 $+2.88$、$+4.23$ 和 $+0.15$ 个百分点。一个完整的 45 活动 CICIoT2023 活动进一步将宏 F1 从 $0.8325$ 提升至 $0.8483$，但未通过其冻结晋升门控。每项结果从矛盾识别和 TRIZ 原理选择到代码转换、评估指标和晋升决策均可追溯。
英文摘要
We propose $\mathrm{TRIZ}^{a}$ (TRIZ exponentiated by an agent), a general R\&D automation paradigm that combines TRIZ inventive theory with LLM-driven agent evolutionary search. TRIZ's 40 inventive principles and contradiction matrix provide structured, explainable directions for solution generation, replacing random or untyped mutation with theory-guided ideation. Functional information (FI), operationalized under a frozen reference contract, is combined with TRIZ Ideality to measure useful and harmful function on a commensurable information scale, while hard gates keep promotion distinct from metric improvement. We validate $\mathrm{TRIZ}^{a}$ in cybersecurity--an adversarial and rapidly evolving domain--on PowerDuck GOOSE, CICIoT2023, and CIC-DDoS2019. Under paired-rerun protocols with protocol fingerprinting and hard-gate validation, the legacy experiments yield absolute F1 improvements of $+2.88$, $+4.23$, and $+0.15$ percentage points, respectively. A completed 45-activity CICIoT2023 campaign further increases macro-F1 from $0.8325$ to $0.8483$, but does not pass its frozen promotion gate. Every result remains traceable from contradiction identification and TRIZ principle selection to code transformation, evaluation metrics, and promotion decision.
Comments13 pages, 3 figures, 7 tables
