論文の概要: VeriLeaky: Navigating IP Protection vs Utility in Fine-Tuning for LLM-Driven Verilog Coding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13116v1
- Date: Mon, 17 Mar 2025 12:38:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 15:59:44.509146
- Title: VeriLeaky: Navigating IP Protection vs Utility in Fine-Tuning for LLM-Driven Verilog Coding
- Title（参考訳）: VeriLeaky: LLM駆動のVerilogコーディングのためのファインチューニングにおけるIP保護とユーティリティのナビゲート
- Authors: Zeng Wang, Minghao Shao, Mohammed Nabeel, Prithwish Basu Roy, Likhitha Mankali, Jitendra Bhandari, Ramesh Karri, Ozgur Sinanoglu, Muhammad Shafique, Johann Knechtel,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)は、コーディングにおいて大きな可能性を秘めているが、Verilogのようなニッチな言語には、キュレートされたデータによる微調整(FT)が不可欠である。
FTの知的財産権(IP)を使用すると、LLM推論によってFTデータがリークされるため、深刻なリスクが生じる。
本研究は,FTに対して有効かつ最小限に破壊的な新しい戦略の必要性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.726641222473422
- License:
- Abstract: Large language models (LLMs) offer significant potential for coding, yet fine-tuning (FT) with curated data is essential for niche languages like Verilog. Using proprietary intellectual property (IP) for FT presents a serious risk, as FT data can be leaked through LLM inference. This leads to a critical dilemma for design houses: seeking to build externally accessible LLMs offering competitive Verilog coding, how can they leverage in-house IP to enhance FT utility while ensuring IP protection? For the first time in the literature, we study this dilemma. Using LLaMA 3.1-8B, we conduct in-house FT on a baseline Verilog dataset (RTLCoder) supplemented with our own in-house IP, which is validated through multiple tape-outs. To rigorously assess IP leakage, we quantify structural similarity (AST/Dolos) and functional equivalence (Synopsys Formality) between generated codes and our in-house IP. We show that our IP can indeed be leaked, confirming the threat. As defense, we evaluate logic locking of Verilog codes (ASSURE). This offers some level of protection, yet reduces the IP's utility for FT and degrades the LLM's performance. Our study shows the need for novel strategies that are both effective and minimally disruptive to FT, an essential effort for enabling design houses to fully utilize their proprietary IP toward LLM-driven Verilog coding.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)は、コーディングにおいて大きな可能性を秘めているが、Verilogのようなニッチな言語には、キュレートされたデータによる微調整(FT)が不可欠である。
FTの知的財産権(IP)を使用すると、LLM推論によってFTデータがリークされるため、深刻なリスクが生じる。
競争力のある Verilog コーディングを提供する外部アクセス可能な LLM の構築や,内部 IP を活用して IP 保護を確保しながら FT ユーティリティを向上させるには,どのようにすればよいのか?
このジレンマを初めて文献で研究する。
LLaMA 3.1-8B を用いて、複数のテープアウトによって検証される、我々の社内IPを補足したベースライン Verilog データセット (RTLCoder) 上で、内部FT を実行する。
IPリークを厳格に評価するために、生成されたコードと社内IPとの間の構造的類似性(AST/Dolos)と機能的等価性(Synopsys Formality)を定量化する。
私たちは、我々のIPが実際に漏洩し、脅威を確認できることを示します。
防衛として、我々はVerilog codes (ASSURE) の論理ロックを評価する。
これはある程度の保護を提供するが、IPのFTユーティリティを減らし、LLMの性能を低下させる。
本研究は,LLM駆動のVerilogコーディングに対して,デザインハウスが独自IPを十分に活用するための重要な取り組みであるFTに対して,効果的かつ最小限の破壊力を持つ新たな戦略の必要性を示す。
関連論文リスト
- Studying and Benchmarking Large Language Models For Log Level Suggestion [49.176736212364496]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で研究の焦点となっている。
本稿では,12個のオープンソースLCMのログレベル提案における性能に及ぼす特性と学習パラダイムの影響について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-11T03:52:17Z) - LiCoEval: Evaluating LLMs on License Compliance in Code Generation [27.368667936460508]
大規模言語モデル(LLM)はコード生成に革命をもたらし、開発者によるAIコーディングツールの普及につながった。
LLMは、ライセンス情報を提供することなくライセンス保護されたコードを生成することができ、ソフトウェア製造中に知的財産権侵害を引き起こす可能性がある。
本稿では,LLM生成コードにおけるライセンスコンプライアンスの重要かつ未解明な問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-05T14:09:30Z) - IPEval: A Bilingual Intellectual Property Agency Consultation Evaluation Benchmark for Large Language Models [13.103862590594705]
IPEvalは、IPの作成、アプリケーション、保護、管理の4つの主要な領域にわたる2657の多重選択質問で構成されている。
評価手法には、ゼロショット、5秒ショット、および7つのLLMタイプに対するCoT(Chain of Thought)が含まれる。
GPTシリーズやQwenシリーズのようなモデルによる英語のパフォーマンスは優れており、中国語中心のLLMは中国語テストで優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T08:18:18Z) - ProFLingo: A Fingerprinting-based Intellectual Property Protection Scheme for Large Language Models [18.46904928949022]
大規模言語モデル(LLM)のためのブラックボックス指紋認証に基づくIP保護スキームProFLingoを提案する。
ProFLingoは、オリジナルのモデルから特定の応答を引き出すクエリを生成し、ユニークな指紋を確立する。
提案手法は,疑似モデルにおけるこれらのクエリの有効性を評価し,元のモデルから派生したものかどうかを判断する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T20:00:40Z) - CodeIP: A Grammar-Guided Multi-Bit Watermark for Large Language Models of Code [56.019447113206006]
大規模言語モデル(LLM)はコード生成において顕著な進歩を遂げた。
CodeIPは、新しいマルチビット透かし技術で、出所の詳細を保持するために追加情報を挿入する。
5つのプログラミング言語にまたがる実世界のデータセットで実施された実験は、CodeIPの有効性を実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T04:25:04Z) - If LLM Is the Wizard, Then Code Is the Wand: A Survey on How Code
Empowers Large Language Models to Serve as Intelligent Agents [81.60906807941188]
大型言語モデル(LLM)は、自然言語と形式言語(コード)の組み合わせに基づいて訓練される
コードは、標準構文、論理一貫性、抽象化、モジュール性を備えた高レベルの目標を実行可能なステップに変換する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-01T16:51:20Z) - Advancing TTP Analysis: Harnessing the Power of Large Language Models with Retrieval Augmented Generation [1.2289361708127877]
大規模言語モデル(LLM)が、サイバーセキュリティなどの重要なドメインに対して正確な応答を提供するために、効率的かつ適切な方法でどのように使用できるかは、不明である。
この研究は、デコーダのみのLLMに対するエンコーダのみのLLM(Retrieval Augmented Generation, RAG)に対する教師付き微調整(SFT)の使用について研究し、比較する。
本研究では,RAGを用いたデコーダのみのLLMが,SFTを用いたエンコーダのみのモデルよりも優れた性能を示すことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-30T16:56:24Z) - Silent Guardian: Protecting Text from Malicious Exploitation by Large Language Models [63.91178922306669]
大規模言語モデル(LLM)に対するテキスト保護機構であるSilent Guardianを紹介する。
保護されるテキストを慎重に修正することで、TPEはLDMを誘導して最初にエンドトークンをサンプリングし、直接相互作用を終了させることができる。
本研究では,SGがターゲットテキストを種々の構成で効果的に保護し,保護成功率の約100%を達成できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T10:30:36Z) - Source Attribution for Large Language Model-Generated Data [57.85840382230037]
合成テキストの生成に寄与したデータプロバイダを特定することで、ソース属性を実行できることが不可欠である。
我々はこの問題を透かしによって取り組めることを示した。
本稿では,アルゴリズム設計により,これらの重要な特性を満足する情報源属性フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-01T12:02:57Z) - FederatedScope-LLM: A Comprehensive Package for Fine-tuning Large
Language Models in Federated Learning [70.38817963253034]
本稿では, ファインチューニング LLM のこれらの課題について論じ, 本パッケージ FS-LLM を主な貢献として紹介する。
我々は、FLシナリオにおける将来の拡張のために、包括的フェデレーションパラメータ効率の良い微調整アルゴリズムの実装と汎用プログラミングインタフェースを提供する。
本研究では, FS-LLM の有効性を検証し, FL 設定におけるパラメータ効率の高いパラメータ調整アルゴリズムを用いて, 高度な LLM のベンチマークを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-01T09:40:36Z) - The potential of LLMs for coding with low-resource and domain-specific
programming languages [0.0]
本研究は,オープンソースソフトウェアGreetlのハンスル(Hansl)という,econometricスクリプティング言語に焦点を当てたものである。
この結果から, LLMはグレタブルコードの記述, 理解, 改善, 文書化に有用なツールであることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T17:17:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。