論文の概要: LLMs for Secure Hardware Design and Related Problems: Opportunities and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10807v2
• Date: Wed, 13 May 2026 08:27:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 17:13:58.863779
• Title: LLMs for Secure Hardware Design and Related Problems: Opportunities and Challenges
• Title（参考訳）: セキュアハードウェア設計のためのLCMと課題--可能性と課題
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は電子設計自動化(EDA)とハードウェアセキュリティに統合されている。 LLMは、レジスタ転送レベル(RTL)コードの生成、テストベンチの自動化、ハイレベル仕様とシリコン間のセマンティックギャップのブリッジなど、前例のない機能を提供する。 このレビューは、EDA合成、ハードウェア信頼、セキュリティのための設計、教育における重要な進歩を中心に組織された、LLM駆動ハードウェア設計における最先端技術に関する詳細な分析を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.013353332008869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) into Electronic Design Automation (EDA) and hardware security is rapidly reshaping the semiconductor industry. While LLMs offer unprecedented capabilities in generating Register Transfer Level (RTL) code, automating testbenches, and bridging the semantic gap between high-level specifications and silicon, they simultaneously introduce severe vulnerabilities. This comprehensive review provides an in-depth analysis of the state-of-the-art in LLM-driven hardware design, organized around key advancements in EDA synthesis, hardware trust, design for security, and education. We systematically expand on the methodologies of recent breakthroughs -- from reasoning-driven synthesis and multi-agent vulnerability extraction to data contamination and adversarial machine learning (ML) evasion. We integrate general discussions on critical countermeasures, such as dynamic benchmarking to combat data memorization and aggressive red-teaming for robust security assessment. Finally, we synthesize cross-cutting lessons learned to guide future research toward secure, trustworthy, and autonomous design ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)と電子設計自動化(EDA)とハードウェアセキュリティの統合は、半導体産業を急速に変えつつある。 LLMは、レジスタ転送レベル(RTL)コードの生成、テストベンチの自動化、ハイレベル仕様とシリコン間のセマンティックギャップのブリッジなど、前例のない機能を提供しているが、同時に深刻な脆弱性も導入している。 この総合的なレビューは、EDA合成、ハードウェア信頼、セキュリティのための設計、教育における重要な進歩を中心に組織された、LLM駆動ハードウェア設計における最先端技術に関する詳細な分析を提供する。 我々は、推論駆動合成やマルチエージェント脆弱性抽出からデータ汚染、対向機械学習(ML)回避に至るまで、最近のブレークスルーの方法論を体系的に拡張する。 我々は,データ記憶と戦う動的ベンチマークや,堅牢なセキュリティ評価のためのアグレッシブなリピートなど,重要な対策に関する一般的な議論を統合する。 最後に、安全で信頼性があり、自律的なデザインエコシステムに向けた将来の研究を導くために学んだ横断的な教訓を合成する。

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