Zusammenfassung - SVAgent: KI-Agent für die Verifikation von Hardware-SicherheitsAssertion

SVAgent: KI-Agent für die Verifikation von Hardware-SicherheitsAssertion

2025-07-22 03:36:06

{"Rui Guo","Avinash Ayalasomayajula","Henian Li","Jingbo Zhou","Sujan Kumar Saha","Farimah Farahmandi"}

{cs.CR,cs.AI,cs.AR,cs.LG}

Das Paper stellt SVAgent vor, ein auf KI basierendes Framework zur Generierung von SystemVerilog-Absicherungen (SVA) für die Hardware-Sicherheitsverifikation. SVA ist eine gebräuchliche Methode zur Erkennung von Lücken im Schaltungsentwurf, aber traditionelle Ansätze weisen begrenzte Effizienz und Skalierbarkeit auf. SVAgent löst diese Herausforderungen, indem es große Sprachmodelle (LLMs) und ein neues Mechanismus zur Erforderniszerlegung nutzt. ### Herausforderungen bei der Generierung von SVA für Hardware-Sicherheit * **Komplexität der Sicherheitsbedrohungen**: Hardware-Sicherheitslücken sind intrinsisch versteckt und komplex und erfordern oft spezifische Auslösebedingungen, um aktiviert zu werden. * **Eingeschränkte Forschung zu sicherheitsbezogenen SVA**: Bestehende Forschungen zur Generierung von SVA konzentrieren sich hauptsächlich auf die funktionsbezogene Verifikation und erforschen nur begrenzt sicherheitsbezogene SVA. * **Unzuverlässigkeit und Skalierbarkeit**: Traditionelle Ansätze verlassen sich auf manuelle Analyse und umfangreiche Bedrohungsmodelle, was sie arbeitsintensiv und schwer skalierbar für komplexe Designs macht. ### SVAgent: Ein innovativer Ansatz SVAgent löst diese Herausforderungen durch die Einführung folgender Schlüsselmerkmale: * **Feingranulare Aufforderungstechniken**: SVAgent verwendet ein neuartiges Mechanismus zur Erforderniszerlegung, um komplexe Sicherheitsforderungen in kleinere, besser handhabbare Unterfragen zu zerlegen. Dies ermöglicht es den LLMs, genauere und zuverlässigere SVA-Code zu generieren. * **Modellunabhängiges Framework**: SVAgent ist so gestaltet, dass es mit verschiedenen LLMs kompatibel ist, was Forschern und Ingenieuren ermöglicht, das für ihre spezifischen Bedürfnisse am besten geeignete Modell auszuwählen. * **Erhöhte Genauigkeit und Konsistenz**: SVAgent verbessert die Genauigkeit und Konsistenz des generierten SVA-Code erheblich im Vergleich zu bestehenden Frameworks, dank seiner feingranularen Aufforderungstechniken und des Mechanismus zur Erforderniszerlegung. * **Verringerung der Ingenieurarbeit**: SVAgent automatisiert den Prozess der SVA-Generierung, verringert die Arbeitslast für Verifikationsingenieure und ermöglicht es ihnen, sich auf kritischere Aufgaben zu konzentrieren. ### Komponenten von SVAgent SVAgent besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten: * **Zerleger**: Diese Komponente zerlegt komplexe Sicherheitsforderungen in kleinere Unterfragen basierend auf vorgegebenen Bedrohungsmodellen. * **Aufforderungsgenerator**: Diese Komponente generiert Aufforderungen für jede Unterfrage und leitet die LLM an, genaue und relevante Antworten zu generieren. * **Neuordnungsfaktor**: Diese Komponente integriert die generierten SVA-Code-Schnipsel in eine strukturierte und verwendbare SystemVerilog-Datei. ### Experimenteller Erfolg Durchgeführte Experimente mit SVAgent zeigen seine Effektivität bei der Generierung hochwertigen SVA-Code für verschiedene Hardware-Sicherheitslücken. Die Ergebnisse zeigen, dass SVAgent die Genauigkeit und Konsistenz des generierten SVA-Code erheblich im Vergleich zu bestehenden Frameworks verbessert, während gleichzeitig die Arbeitslast für Verifikationsingenieure verringert wird. ### Schlussfolgerung SVAgent stellt eine bedeutende Fortschritte im Bereich der Hardware-Sicherheitsverifikation dar. Durch die Nutzung von LLMs und einem neuen Mechanismus zur Erforderniszerlegung bietet SVAgent eine effizientere, genauere und skalierbarere Methode zur Generierung von SVA-Code für Hardware-Sicherheit. Dies hat das Potenzial, die Sicherheit und Zuverlässigkeit integrierter Schaltungen erheblich zu verbessern.