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VerilogLAVD: LLM-Aided Rule Generation for Vulnerability Detection in Verilog

Created by
  • Haebom

作者

Xiang Long, Yingjie Xia, Xiyuan Chen, Li Kuang

概要

本稿では、ハードウェア脆弱性の早期検出のための新しいアプローチであるVerilogLAVDを提案します。 VerilogLAVDは、大規模言語モデル（LLM）を活用して、Verilogコードの構造的特徴と意味情報を統合したVerilog Property Graph（VeriPG）に基づいて脆弱性検出ルールを作成します。既存のLLMベースのアプローチの制限を克服するために、Verilogコードの抽象構文ツリー（AST）と制御フローとデータ依存性グラフから抽出された情報を組み合わせてVeriPGを構築し、CWE（Common Weakness Enumeration）の説明からLLMを使用して検出ルールを生成します。実験の結果、77のVerilog設計に対して12種類のCWEタイプの脆弱性が検出され、0.54のF1-scoreが達成され、従来のLLMベースの方法と比較してパフォーマンスが向上しました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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LLMを利用したVerilog脆弱性検出の新しいアプローチの提示
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Verilog Property Graph（VeriPG）による効果的なコード表現と分析
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既存のLLMベースの方法と比較して改善されたパフォーマンス
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早期段階におけるハードウェア脆弱性の検出とコスト削減の可能性の提示
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Limitations:
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0.54のF1-scoreは完全な検出性能ではなく、改善の余地がある
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使用されるデータセットの規模と多様性を向上させる必要がある
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特定のCWEタイプに対する検出性能偏差の存在可能性
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実際の産業環境での適用性の追加検証が必要
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