論文の概要: GraphFuzz: Accelerating Hardware Testing with Graph Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13374v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 23:14:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:22:41.316004
• Title: GraphFuzz: Accelerating Hardware Testing with Graph Models
• Title（参考訳）: GraphFuzz: グラフモデルによるハードウェアテストの高速化
• Authors: Raghul Saravanan, Sreenitha Kasarapu, Sai Manoj Pudukotai Dinakarrao,
• Abstract要約: ゲートレベルのネットリスト検証のためのグラフベースのハードウェアファザであるGraphFuzzを紹介する。 このアプローチでは、ハードウェア設計はグラフノードとしてモデル化され、ゲートの振る舞いは特徴として符号化される。 グラフ学習アルゴリズムを活用することで、GraphFuzzはノードパターンを分析して、ハードウェアの脆弱性を効率的に検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43988112145759295
• License:
• Abstract: The increasing complexity of modern processor and IP designs presents significant challenges in identifying and mitigating hardware flaws early in the IC design cycle. Traditional hardware fuzzing techniques, inspired by software testing, have shown promise but face scalability issues, especially at the gate-level netlist where bugs introduced during synthesis are often missed by RTL-level verification due to longer simulation times. To address this, we introduce GraphFuzz, a graph-based hardware fuzzer designed for gate-level netlist verification. In this approach, hardware designs are modeled as graph nodes, with gate behaviors encoded as features. By leveraging graph learning algorithms, GraphFuzz efficiently detects hardware vulnerabilities by analyzing node patterns. Our evaluation across benchmark circuits and open-source processors demonstrates an average prediction accuracy of 80% and bug detection accuracy of 70%, highlighting the potential of graph-based methods for enhancing hardware verification.
• Abstract（参考訳）: 現代のプロセッサとIP設計の複雑さが増すにつれ、IC設計サイクルの初期にハードウェアの欠陥を特定し緩和する上で大きな課題が生じる。 ソフトウェアテストにインスパイアされた従来のハードウェアファジィング技術は、特にゲートレベルのネットリストでは、より長いシミュレーション時間のためにRTLレベルの検証が欠落することが多い。 そこで我々は,ゲートレベルのネットリスト検証用に設計されたグラフベースのハードウェアファザであるGraphFuzzを紹介する。 このアプローチでは、ハードウェア設計はグラフノードとしてモデル化され、ゲートの振る舞いは特徴として符号化される。 グラフ学習アルゴリズムを活用することで、GraphFuzzはノードパターンを分析して、ハードウェアの脆弱性を効率的に検出する。 ベンチマーク回路とオープンソースプロセッサを用いた評価では,80%の予測精度と70%のバグ検出精度が示され,ハードウェア検証を向上するためのグラフベースの手法の可能性を強調した。

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