論文の概要: LLM4SecHW: Leveraging Domain Specific Large Language Model for Hardware Debugging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16448v1
• Date: Sun, 28 Jan 2024 19:45:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 17:41:09.124804
• Title: LLM4SecHW: Leveraging Domain Specific Large Language Model for Hardware Debugging
• Title（参考訳）: LLM4SecHW: ハードウェアデバッグのためのドメイン固有大言語モデルを活用する
• Authors: Weimin Fu, Kaichen Yang, Raj Gautam Dutta, Xiaolong Guo, Gang Qu
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン固有大言語モデル(LLM)を利用したハードウェアデバッグのための新しいフレームワークを提案する。 我々は、オープンソースのハードウェア設計欠陥のデータセットとその修正手順をコンパイルするためのユニークなアプローチを提案する。 LLM4SecHWは、このデータセットに基づいて中規模のLCMを微調整し、ハードウェア設計におけるバグの特定と修正を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.297043877989406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents LLM4SecHW, a novel framework for hardware debugging that leverages domain specific Large Language Model (LLM). Despite the success of LLMs in automating various software development tasks, their application in the hardware security domain has been limited due to the constraints of commercial LLMs and the scarcity of domain specific data. To address these challenges, we propose a unique approach to compile a dataset of open source hardware design defects and their remediation steps, utilizing version control data. This dataset provides a substantial foundation for training machine learning models for hardware. LLM4SecHW employs fine tuning of medium sized LLMs based on this dataset, enabling the identification and rectification of bugs in hardware designs. This pioneering approach offers a reference workflow for the application of fine tuning domain specific LLMs in other research areas. We evaluate the performance of our proposed system on various open source hardware designs, demonstrating its efficacy in accurately identifying and correcting defects. Our work brings a new perspective on automating the quality control process in hardware design.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ドメイン固有大言語モデル(LLM)を利用したハードウェアデバッギングのための新しいフレームワーク LLM4SecHW を提案する。 様々なソフトウェア開発タスクの自動化におけるLLMの成功にもかかわらず、商用LLMの制約とドメイン固有のデータの不足により、ハードウェアセキュリティ領域におけるその応用は制限されてきた。 これらの課題に対処するために,我々は,オープンソースハードウェア設計の欠陥とその修正手順のデータセットを,バージョン管理データを利用してコンパイルするユニークなアプローチを提案する。 このデータセットは、ハードウェアのための機械学習モデルをトレーニングするための重要な基盤を提供する。 LLM4SecHWはこのデータセットに基づいて中規模のLCMを微調整し、ハードウェア設計におけるバグの特定と修正を可能にする。 この先駆的なアプローチは、他の研究分野におけるドメイン固有LLMの微調整に適用するための参照ワークフローを提供する。 各種オープンソースハードウェア設計における本システムの性能評価を行い,欠陥の正確な同定と修正の有効性を実証した。 私たちの研究は、ハードウェア設計の品質管理プロセスを自動化する新しい視点をもたらします。

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