यह शोधपत्र SecFSM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो परिमित अवस्था मशीनों (FSM) के वेरिलॉग कोड निर्माण को स्वचालित करने के लिए एक बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) का लाभ उठाती है, जो सिस्टम-ऑन-चिप्स (SoCs) के नियंत्रण तर्क को लागू करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। जहाँ मौजूदा LLM-आधारित वेरिलॉग कोड निर्माण सुरक्षा कमज़ोरियों से ग्रस्त है, वहीं SecFSM एक सुरक्षा-उन्मुख ज्ञान ग्राफ़ (FSKG) का लाभ उठाकर LLM को अधिक सुरक्षित वेरिलॉग कोड बनाने में मार्गदर्शन करता है। FSKG के आधार पर, उपयोगकर्ता आवश्यकता विश्लेषण के माध्यम से कमज़ोरियों की पहचान की जाती है, और फिर सुरक्षा ज्ञान का उपयोग सुरक्षा संकेत उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जो बाद में LLM को प्रदान किए जाते हैं। SecFSM का मूल्यांकन शैक्षणिक डेटासेट, कृत्रिम डेटासेट, और शैक्षणिक पत्रों व औद्योगिक मामलों से एकत्रित स्वामित्व डेटासेट के आधार पर किया जाता है। परिणाम दर्शाते हैं कि SecFSM मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, और 25 में से 21 सुरक्षा परीक्षण मामलों में सफलता प्राप्त करने की उच्च सफलता दर प्राप्त करता है।
