Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evolutionary Large Language Models for Hardware Security: A Comparative Survey

論文の概要: Evolutionary Large Language Models for Hardware Security: A Comparative Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16651v1
Date: Thu, 25 Apr 2024 14:42:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-26 13:20:37.346136
Title: Evolutionary Large Language Models for Hardware Security: A Comparative Survey
Title（参考訳）: ハードウェアセキュリティのための進化的大規模言語モデル:比較調査
Authors: Mohammad Akyash, Hadi Mardani Kamali,
Abstract要約: 本研究では,レジスタ転送レベル(RTL)設計におけるLLM(Large Language Models)統合の種について検討する。 LLMは、HW設計に固有のセキュリティ関連脆弱性を自動的に修正するために利用することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4642370358223669
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automating hardware (HW) security vulnerability detection and mitigation during the design phase is imperative for two reasons: (i) It must be before chip fabrication, as post-fabrication fixes can be costly or even impractical; (ii) The size and complexity of modern HW raise concerns about unknown vulnerabilities compromising CIA triad. While Large Language Models (LLMs) can revolutionize both HW design and testing processes, within the semiconductor context, LLMs can be harnessed to automatically rectify security-relevant vulnerabilities inherent in HW designs. This study explores the seeds of LLM integration in register transfer level (RTL) designs, focusing on their capacity for autonomously resolving security-related vulnerabilities. The analysis involves comparing methodologies, assessing scalability, interpretability, and identifying future research directions. Potential areas for exploration include developing specialized LLM architectures for HW security tasks and enhancing model performance with domain-specific knowledge, leading to reliable automated security measurement and risk mitigation associated with HW vulnerabilities.
Abstract（参考訳）: ハードウェア(HW)のセキュリティ脆弱性の検出と設計フェーズの緩和は、2つの理由により必須である。 i) チップ製造前であって,製造後の修正は費用がかかること,又は実用的でないこと。 (II)現代のHWの規模と複雑さは、CIAのトリアードを困惑させる未知の脆弱性に対する懸念を提起する。大規模言語モデル(LLM)は、HW設計とテストプロセスの両方に革命をもたらすが、半導体コンテキスト内では、LLMを使用して、HW設計に固有のセキュリティ関連脆弱性を自動的に修正することができる。本研究では、レジスタ転送レベル(RTL)設計におけるLLM統合のシードについて検討し、セキュリティ関連の脆弱性を自律的に解決する能力に焦点を当てた。この分析には、方法論の比較、スケーラビリティの評価、解釈可能性、将来の研究方向性の特定が含まれる。 HWセキュリティタスクのための特殊なLLMアーキテクチャの開発、ドメイン固有の知識によるモデルパフォーマンスの向上、HW脆弱性に関連する信頼性の高い自動セキュリティ計測とリスク軽減など、調査の潜在的な分野である。

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