論文の概要: LLM-HyPZ: Hardware Vulnerability Discovery using an LLM-Assisted Hybrid Platform for Zero-Shot Knowledge Extraction and Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00647v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 00:55:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.320889
• Title: LLM-HyPZ: Hardware Vulnerability Discovery using an LLM-Assisted Hybrid Platform for Zero-Shot Knowledge Extraction and Refinement
• Title（参考訳）: LLM-HyPZ:ゼロショット知識抽出・精製のためのLLM支援ハイブリッドプラットフォームによるハードウェア脆弱性発見
• Authors: Yu-Zheng Lin, Sujan Ghimire, Abhiram Nandimandalam, Jonah Michael Camacho, Unnati Tripathi, Rony Macwan, Sicong Shao, Setareh Rafatirad, Rozhin Yasaei, Pratik Satam, Soheil Salehi,
• Abstract要約: LLM-HyPZは、脆弱性コーパスからのゼロショット知識抽出と改善のためのハイブリッドフレームワークである。 LLM-HyPZを2021-2024 CVEコーパス(114,836エントリ)に適用し、1,742のハードウェア関連脆弱性を特定した。 7つのLCMのベンチマークでは、LLaMA 3.3 70Bはキュレートされた検証セットでほぼ完全な分類精度(99.5%)を達成することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.128195197142326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid growth of hardware vulnerabilities has created an urgent need for systematic and scalable analysis methods. Unlike software flaws, which are often patchable post-deployment, hardware weaknesses remain embedded across product lifecycles, posing persistent risks to processors, embedded devices, and IoT platforms. Existing efforts such as the MITRE CWE Hardware List (2021) relied on expert-driven Delphi surveys, which lack statistical rigor and introduce subjective bias, while large-scale data-driven foundations for hardware weaknesses have been largely absent. In this work, we propose LLM-HyPZ, an LLM-assisted hybrid framework for zero-shot knowledge extraction and refinement from vulnerability corpora. Our approach integrates zero-shot LLM classification, contextualized embeddings, unsupervised clustering, and prompt-driven summarization to mine hardware-related CVEs at scale. Applying LLM-HyPZ to the 2021-2024 CVE corpus (114,836 entries), we identified 1,742 hardware-related vulnerabilities. We distilled them into five recurring themes, including privilege escalation via firmware and BIOS, memory corruption in mobile and IoT systems, and physical access exploits. Benchmarking across seven LLMs shows that LLaMA 3.3 70B achieves near-perfect classification accuracy (99.5%) on a curated validation set. Beyond methodological contributions, our framework directly supported the MITRE CWE Most Important Hardware Weaknesses (MIHW) 2025 update by narrowing the candidate search space. Specifically, our pipeline surfaced 411 of the 1,026 CVEs used for downstream MIHW analysis, thereby reducing expert workload and accelerating evidence gathering. These results establish LLM-HyPZ as the first data-driven, scalable approach for systematically discovering hardware vulnerabilities, thereby bridging the gap between expert knowledge and real-world vulnerability evidence.
• Abstract（参考訳）: ハードウェア脆弱性の急速な増加は、システマティックでスケーラブルな分析方法に対する緊急の要求を生み出した。 ソフトウェア欠陥は、しばしばパッチが当てられるポストデプロイと異なり、ハードウェアの弱点は製品ライフサイクル全体に埋め込まれており、プロセッサ、組み込みデバイス、IoTプラットフォームに永続的なリスクを及ぼす。 MITRE CWEハードウェアリスト(2021年)のような既存の取り組みは、統計的厳密さと主観的偏見を欠いている専門家主導のDelphiサーベイに頼っている。 本研究では,脆弱性コーパスからのゼロショット知識抽出と改善のためのLLM-HyPZを提案する。 提案手法は,ゼロショットLCM分類,文脈的埋め込み,教師なしクラスタリング,およびハードウェア関連CVEを大規模にマイニングするためのインシデント駆動要約を統合した。 LLM-HyPZを2021-2024 CVEコーパス(114,836エントリ)に適用し、1,742のハードウェア関連脆弱性を特定した。 ファームウェアとBIOSによる特権エスカレーション、モバイルおよびIoTシステムのメモリ破損、物理的アクセスエクスプロイトなど、これらを5つの繰り返しテーマに蒸留しました。 7つのLCMのベンチマークでは、LLaMA 3.3 70Bはキュレートされた検証セットでほぼ完全な分類精度(99.5%)を達成することが示されている。 方法論的貢献以外にも,我々のフレームワークは,候補検索スペースを狭めることで,MITRE CWE Most important Hardware Weaknesses (MIHW) 2025 アップデートを直接サポートした。 具体的には, 下流MIHW解析に使用される1,026個のCVEのうち411個のパイプラインを探索し, 専門家の作業負荷を低減し, 証拠収集を加速した。 これらの結果は、LLM-HyPZを、ハードウェア脆弱性を体系的に発見する最初のデータ駆動でスケーラブルなアプローチとして確立し、専門家の知識と現実世界の脆弱性証拠のギャップを埋める。

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