Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-HWDebug: Automation of LLM Self-Instructing for Hardware Security Verification

論文の概要: Self-HWDebug: Automation of LLM Self-Instructing for Hardware Security Verification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12347v1
Date: Mon, 20 May 2024 19:47:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-22 14:57:39.911100
Title: Self-HWDebug: Automation of LLM Self-Instructing for Hardware Security Verification
Title（参考訳）: Self-HWDebug: ハードウェアセキュリティ検証のためのLLMセルフインストラクションの自動化
Authors: Mohammad Akyash, Hadi Mardani Kamali,
Abstract要約: Self-HWデバッガは、LLM(Large Language Models)を活用して必要な命令を生成する革新的なフレームワークである。 Self-HWデバッガは、モデル独自の出力を使用してデバッグをガイドすることによって、人間の介入を大幅に削減する。包括的なテストを通じて、Self-HWデバッガは専門家の労力/時間を短縮するだけでなく、デバッグプロセスの品質を向上させることも証明している。
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: The rise of instruction-tuned Large Language Models (LLMs) marks a significant advancement in artificial intelligence (AI) (tailored to respond to specific prompts). Despite their popularity, applying such models to debug security vulnerabilities in hardware designs, i.e., register transfer language (RTL) modules, particularly at system-on-chip (SoC) level, presents considerable challenges. One of the main issues lies in the need for precisely designed instructions for pinpointing and mitigating the vulnerabilities, which requires substantial time and expertise from human experts. In response to this challenge, this paper proposes Self-HWDebug, an innovative framework that leverages LLMs to automatically create required debugging instructions. In Self-HWDebug, a set of already identified bugs from the most critical hardware common weakness enumeration (CWE) listings, along with mitigation resolutions, is provided to the framework, followed by prompting the LLMs to generate targeted instructions for such mitigation. The LLM-generated instructions are subsequently used as references to address vulnerabilities within the same CWE category but in totally different designs, effectively demonstrating the framework's ability to extend solutions across related security issues. Self-HWDebug significantly reduces human intervention by using the model's own output to guide debugging. Through comprehensive testing, Self-HWDebug proves not only to reduce experts' effort/time but also to even improve the quality of the debugging process.
Abstract（参考訳）: 命令調整型大規模言語モデル(LLM)の台頭は、人工知能(AI)(特定のプロンプトに対応するのに適したもの)の大幅な進歩を示している。その人気にもかかわらず、ハードウェア設計におけるセキュリティ脆弱性、すなわちレジスタ転送言語(RTL)モジュール、特にSystem-on-chip(SoC)レベルでのセキュリティ脆弱性のデバッグにそのようなモデルを適用することは、大きな課題を呈している。主な課題の1つは、脆弱性の特定と緩和のために、正確に設計された指示が必要であることである。この課題に対応するために,LLMを活用して必要なデバッグ手順を自動生成する,革新的なフレームワークであるSelf-HWDebugを提案する。 Self-HWDebugでは、最も重要なハードウェア共通弱点列挙(CWE)リストから既に特定されているバグのセットと緩和解像度がフレームワークに提供され、その後、LSMにそのような緩和のためのターゲット命令を生成するよう促す。 LLMの生成した命令はその後、同じCWEカテゴリ内の脆弱性に対処する参照として使用されるが、全く異なる設計で、関連するセキュリティ問題にまたがるソリューションを拡張するフレームワークの能力を効果的に示している。 Self-HWDebugは、モデル独自の出力を使用してデバッグをガイドすることによって、人間の介入を大幅に削減する。包括的なテストを通じて、Self-HWDebugは専門家の労力/時間を短縮するだけでなく、デバッグプロセスの品質を向上させることも証明している。

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