論文の概要: SENTAUR: Security EnhaNced Trojan Assessment Using LLMs Against Undesirable Revisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12352v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 07:13:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 18:07:45.502064
- Title: SENTAUR: Security EnhaNced Trojan Assessment Using LLMs Against Undesirable Revisions
- Title（参考訳）: SENTAUR: LLMによる望ましくない修正案に対するトロイの木馬の安全性向上
- Authors: Jitendra Bhandari, Rajat Sadhukhan, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami, Ramesh Karri,
- Abstract要約: ハードウェアトロイジャン(HT)は、ステルスな動作の導入、意図したIC作業の防止、またはサイドチャネルを介して機密データを漏洩することができる。
HTに対処するためには、HTシナリオを迅速に調査することが重要な要件である。
本稿では,登録転送レベル(RTL)設計のためのHTスイートを生成するための大規模言語モデル(LLM)フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.21926121783922
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A globally distributed IC supply chain brings risks due to untrusted third parties. The risks span inadvertent use of hardware Trojan (HT), inserted Intellectual Property (3P-IP) or Electronic Design Automation (EDA) flows. HT can introduce stealthy HT behavior, prevent an IC work as intended, or leak sensitive data via side channels. To counter HTs, rapidly examining HT scenarios is a key requirement. While Trust-Hub benchmarks are a good starting point to assess defenses, they encompass a small subset of manually created HTs within the expanse of HT designs. Further, the HTs may disappear during synthesis. We propose a large language model (LLM) framework SENTAUR to generate a suite of legitimate HTs for a Register Transfer Level (RTL) design by learning its specifications, descriptions, and natural language descriptions of HT effects. Existing tools and benchmarks are limited; they need a learning period to construct an ML model to mimic the threat model and are difficult to reproduce. SENTAUR can swiftly produce HT instances by leveraging LLMs without any learning period and sanitizing the HTs facilitating their rapid assessment. Evaluation of SENTAUR involved generating effective, synthesizable, and practical HTs from TrustHub and elsewhere, investigating impacts of payloads/triggers at the RTL. While our evaluation focused on HT insertion, SENTAUR can generalize to automatically transform an RTL code to have defined functional modifications.
- Abstract（参考訳）: グローバルに分散したICサプライチェーンは、信頼できない第三者によるリスクをもたらす。
リスクは、ハードウェアTrojan(HT)、インテリチュアルプロパティ(3P-IP)またはElectronic Design Automation(EDA)フローの挿入といった不注意な使用にまたがる。
HTはステルスなHT動作の導入、IC作業の意図した防止、あるいはサイドチャネル経由で機密データをリークする。
HTに対処するためには、HTシナリオを迅速に調査することが重要な要件である。
Trust-Hubベンチマークは防御を評価するための出発点としてよいが、HT設計の拡張の中で手作業で作成したHTの小さなサブセットを含んでいる。
さらに、HTsは合成中に消失する。
本稿では,HT 効果の仕様,記述,自然言語記述を学習することにより,登録転送レベル (RTL) 設計のための正規 HT スイートを生成するための大規模言語モデル (LLM) フレームワーク SENTAUR を提案する。
既存のツールやベンチマークは限定的であり、脅威モデルを模倣するMLモデルを構築するには学習期間が必要であり、再現が難しい。
SENTAURは、LLMを学習期間なしで活用し、高速な評価を容易にすることで、迅速にHTインスタンスを生成できる。
SENTAURの評価は、TrustHubなどから効果的で合成可能で実用的なHTを生成し、RTLにおけるペイロード/トリガーの影響を調査した。
評価はHT挿入に重点を置いているが、SENTAURはRTLコードを自動的に変換して機能変更を定義することができる。
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