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
• Authors: Johann Knechtel, Ozgur Sinanoglu, Ramesh Karri,
• 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。

関連論文リスト

• Toward a Multi-Layer ML-Based Security Framework for Industrial IoT [5.9556977806856155]
  我々は、IIoT環境のための軽量機械学習(ML)ベースのセキュリティフレームワークの開発を目的とした、博士論文の研究フレームワークとコントリビューションを紹介する。 まず、Tm-IIoT信頼モデルとHybrid IIoTアーキテクチャを基本ベースラインとして採用した上で、Trust Convergence Acceleration(TCA)アプローチを紹介します。 次に,セキュリティフレームワークの実装と拡張を目的とした,安価なオープンソースハードウェアに基づく実世界のデプロイメントアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-25T09:16:43Z)
• Multi-Agent Collaborative Intrusion Detection for Low-Altitude Economy IoT: An LLM-Enhanced Agentic AI Framework [60.72591149679355]
  低高度経済の急速な拡大により、インターネット・オブ・モノ(LAE-IoT)ネットワークは前例のないセキュリティ上の課題を生んだ。 従来の侵入検知システムは、空中IoT環境のユニークな特徴に対処できない。 LAE-IoTネットワークにおける侵入検出を強化するための大規模言語モデル(LLM)対応エージェントAIフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-25T12:47:25Z)
• SALAD: Systematic Assessment of Machine Unlearning on LLM-Aided Hardware Design [14.290310679329565]
  大規模言語モデル(LLM)は、ハードウェア設計自動化のための変換機能を提供する。 LLMは、Verilog評価データ汚染、知的財産権(IP)設計リーク、悪意のあるVerilog生成のリスクなど、重要なデータセキュリティ上の課題を提起する。 SALADは、機械学習を利用してこれらの脅威を緩和する包括的アセスメントである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T13:59:08Z)
• Zero-Trust Foundation Models: A New Paradigm for Secure and Collaborative Artificial Intelligence for Internet of Things [61.43014629640404]
  Zero-Trust Foundation Models (ZTFM)は、ゼロトラストセキュリティの原則をIoT(Internet of Things)システムの基盤モデル(FM)のライフサイクルに組み込む。 ZTFMは、分散、異質、潜在的に敵対的なIoT環境にわたって、セキュアでプライバシ保護のAIを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T06:44:31Z)
• Adversarial Reasoning at Jailbreaking Time [49.70772424278124]
  大規模言語モデル(LLM)は、より有能で広く普及している。 テスト時間計算の標準化, 測定, スケーリングの最近の進歩は, ハードタスクにおける高い性能を達成するためにモデルを最適化するための新しい手法を提案する。 本稿では、これらの進歩をジェイルブレイクモデルに応用し、協調LDMから有害な応答を誘発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T18:59:01Z)
• Global Challenge for Safe and Secure LLMs Track 1 [57.08717321907755]
  LLM(Global Challenge for Safe and Secure Large Language Models)は、AI Singapore(AISG)とCyberSG R&D Programme Office(CRPO)が主催する先駆的イニシアチブである。 本稿では,AI Singapore(AISG)とCyberSG R&D Programme Office(CRPO)が組織した先駆的イニシアチブであるLLM(Global Challenge for Safe and Secure Large Language Models)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T08:20:31Z)
• Evolutionary Large Language Models for Hardware Security: A Comparative Survey [0.4642370358223669]
  本研究では,レジスタ転送レベル(RTL)設計におけるLLM(Large Language Models)統合の種について検討する。 LLMは、HW設計に固有のセキュリティ関連脆弱性を自動的に修正するために利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T14:42:12Z)
• On the Vulnerability of LLM/VLM-Controlled Robotics [54.57914943017522]
  大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)を統合するロボットシステムの脆弱性を,入力モダリティの感度によって強調する。 LLM/VLM制御型2つのロボットシステムにおいて,単純な入力摂動がタスク実行の成功率を22.2%,14.6%減少させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T22:01:45Z)

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。