SecureRAG-RTL: A Retrieval-Augmented, Multi-Agent, Zero-Shot LLM-Driven Framework for Hardware Vulnerability Detection

Created by

Haebom

저자

Touseef Hasan, Blessing Airehenbuwa, Nitin Pundir, Souvika Sarkar, Ujjwal Guin

💡 개요

하드웨어 보안 검증 분야에서 공개된 하드웨어 기술 언어(HDL) 데이터셋 부족으로 인해 LLM의 적용이 제한적이라는 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 도메인 특화 검색과 생성 추론을 결합한 SecureRAG-RTL 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 LLM이 하드웨어 보안 전문성 부족으로 인한 제약을 극복하도록 돕고, 평균 30%의 탐지 정확도 향상을 보여주었습니다. 이를 통해 확장 가능하고 효율적이며 정확한 하드웨어 보안 검증 워크플로우를 가능하게 할 잠재력을 강조합니다.

🔑 시사점 및 한계

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공개된 HDL 데이터셋 부족으로 인한 LLM의 하드웨어 보안 검증 성능 한계를 극복할 수 있는 효과적인 RAG 기반 접근 방식을 제시합니다.

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다양한 LLM 아키텍처 및 크기에 관계없이 약 30%의 탐지 정확도 향상을 통해 LLM 기반 하드웨어 보안 검증의 실질적인 개선 가능성을 입증합니다.

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향후 연구를 지원하기 위해 실제 보안 취약점을 포함한 14개의 HDL 디자인으로 구성된 벤치마크 데이터셋을 구축하고 공개할 예정입니다.

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