BugWhisperer: Fine-Tuning LLMs for SoC Hardware Vulnerability Detection

📄 arXiv: 2505.22878v1 📥 PDF

作者: Shams Tarek, Dipayan Saha, Sujan Kumar Saha, Farimah Farahmandi

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-05-28

备注: This paper was presented at IEEE VLSI Test Symposium (VTS) 2025

💡 一句话要点

BugWhisperer：微调LLM用于SoC硬件漏洞检测

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: SoC安全 硬件漏洞检测 大型语言模型 微调 寄存器传输级

📋 核心要点

  1. 现有SoC安全验证方法依赖手动操作，效率低且难以扩展，无法有效应对日益复杂的硬件漏洞。
  2. BugWhisperer通过微调LLM，使其具备硬件安全知识，从而实现自动化、适应性强的SoC漏洞检测。
  3. 实验结果表明，该方法能有效提升安全验证的效率和灵活性，并提供了一个硬件漏洞数据库。

📝 摘要（中文）

片上系统(SoC)安全验证当前面临手动、劳动密集且缺乏灵活性的方法带来的挑战。这些问题限制了安全协议的可扩展性和有效性，使得在寄存器传输级(RTL)进行漏洞检测变得困难。本文提出了一个名为BugWhisperer的新框架，该框架利用专门微调的大型语言模型(LLM)来应对这些挑战。通过增强LLM的硬件安全知识，并利用其文本推理和知识迁移能力，该方法可以自动化并提高验证过程的适应性和可重用性。我们介绍了一个开源的、经过微调的LLM，专门用于检测SoC设计中的安全漏洞。我们的研究结果表明，这种定制的LLM有效地提高了安全验证过程的效率和灵活性。此外，我们还引入了一个全面的硬件漏洞数据库，以支持这项工作，并将进一步协助研究界加强安全验证过程。

🔬 方法详解

问题定义：当前SoC安全验证主要依赖人工方法，耗时耗力，且难以适应不断演进的硬件漏洞类型。现有方法缺乏自动化和可扩展性，导致RTL级别的漏洞检测效率低下，容易出现疏漏。

核心思路：利用大型语言模型(LLM)强大的文本理解和生成能力，通过微调使其具备专业的硬件安全知识，从而能够自动分析RTL代码并识别潜在的安全漏洞。这种方法旨在将人工经验转化为模型能力，提高漏洞检测的效率和准确性。

技术框架：BugWhisperer框架主要包含以下几个阶段：1) 数据收集与准备：构建包含硬件漏洞信息的训练数据集。2) LLM微调：使用准备好的数据集对LLM进行微调，使其学习硬件安全相关的知识。3) 漏洞检测：将RTL代码输入微调后的LLM，模型输出潜在的漏洞信息。4) 结果验证：对模型输出的结果进行验证，确认漏洞的真实性。

关键创新：该方法的核心创新在于将LLM应用于硬件安全领域，通过微调使其具备专业的漏洞检测能力。与传统的基于规则或模式匹配的方法相比，LLM能够理解代码的语义信息，从而更准确地识别复杂的漏洞。此外，该方法还构建了一个硬件漏洞数据库，为LLM的训练和评估提供了数据支持。

关键设计：论文中提到对LLM进行微调，但具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未知。硬件漏洞数据库的构建方法和数据规模也未知。这些细节对于复现和进一步研究至关重要。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

论文提出了一个开源的、经过微调的LLM，专门用于检测SoC设计中的安全漏洞。实验结果表明，这种定制的LLM有效地提高了安全验证过程的效率和灵活性。此外，论文还构建了一个全面的硬件漏洞数据库，为LLM的训练和评估提供了数据支持，但具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

BugWhisperer可应用于SoC设计的安全验证流程中，帮助硬件工程师自动检测和修复潜在的安全漏洞。该技术能够提高安全验证的效率和覆盖率，降低硬件安全风险，并可应用于智能设备、汽车电子、工业控制等多个领域，提升整体信息安全水平。

📄 摘要（原文）

The current landscape of system-on-chips (SoCs) security verification faces challenges due to manual, labor-intensive, and inflexible methodologies. These issues limit the scalability and effectiveness of security protocols, making bug detection at the Register-Transfer Level (RTL) difficult. This paper proposes a new framework named BugWhisperer that utilizes a specialized, fine-tuned Large Language Model (LLM) to address these challenges. By enhancing the LLM's hardware security knowledge and leveraging its capabilities for text inference and knowledge transfer, this approach automates and improves the adaptability and reusability of the verification process. We introduce an open-source, fine-tuned LLM specifically designed for detecting security vulnerabilities in SoC designs. Our findings demonstrate that this tailored LLM effectively enhances the efficiency and flexibility of the security verification process. Additionally, we introduce a comprehensive hardware vulnerability database that supports this work and will further assist the research community in enhancing the security verification process.