Securing LLM-Generated Embedded Firmware through AI Agent-Driven Validation and Patching

📄 arXiv: 2509.09970v1 📥 PDF

作者: Seyed Moein Abtahi, Akramul Azim

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-09-12

💡 一句话要点

提出AI Agent驱动的验证与修补方法，保障LLM生成嵌入式固件安全

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

关键词: 嵌入式固件安全 大语言模型 AI Agent 自动化验证 迭代修复

📋 核心要点

  1. LLM在生成嵌入式系统固件方面有潜力，但常引入安全漏洞和不满足实时性能约束。
  2. 提出一种AI Agent驱动的验证与修补方法，在虚拟环境中迭代改进LLM生成的固件。
  3. 实验表明，该方法显著提升了固件的安全性和性能，并构建了开源数据集。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种三阶段方法，结合了基于LLM的固件生成与虚拟化环境中的自动安全验证和迭代改进。利用结构化提示，GPT-4等模型生成用于网络和控制任务的固件，并在FreeRTOS上通过QEMU部署。使用模糊测试、静态分析和运行时监控来测试这些实现，以检测缓冲区溢出（CWE-120）、竞争条件（CWE-362）和拒绝服务威胁（CWE-400）等漏洞。用于威胁检测、性能优化和合规性验证的专用AI Agent协同工作，以提高检测和修复能力。使用CWE对识别出的问题进行分类，然后用于提示LLM生成有针对性的补丁，形成迭代循环。实验表明，漏洞修复率达到92.4%（提高37.3%），威胁模型合规性达到95.8%，安全覆盖指数达到0.87。实时指标包括8.6ms的最坏情况执行时间和195μs的抖动。此过程增强了固件的安全性和性能，同时贡献了一个开源数据集，供未来研究使用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM生成的嵌入式固件中存在的安全漏洞和性能问题。现有方法依赖人工审计和测试，效率低且难以覆盖所有潜在风险。LLM虽然能快速生成代码，但缺乏对嵌入式系统安全和实时性的内在理解，导致生成的固件存在缓冲区溢出、竞争条件等安全隐患，以及不满足实时性约束的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用AI Agent自动化固件的安全验证和迭代修复过程。通过构建一个虚拟化环境，对LLM生成的固件进行全面的安全测试和性能评估。利用专门的AI Agent识别漏洞、优化性能和验证合规性，并将发现的问题反馈给LLM，生成针对性的补丁，形成一个闭环的迭代改进过程。

技术框架：该方法包含三个主要阶段：1) LLM固件生成：使用结构化提示，引导LLM（如GPT-4）生成用于特定嵌入式任务的固件代码。2) 自动化验证：在QEMU虚拟化环境中，利用模糊测试、静态分析和运行时监控等技术，检测固件中的安全漏洞和性能瓶颈。3) 迭代修复：利用AI Agent对检测到的问题进行分类和分析，生成针对性的修复建议，并提示LLM生成相应的补丁。将补丁应用到固件后，再次进行验证，形成迭代循环，直到满足安全和性能要求。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用AI Agent自动化固件的安全验证和迭代修复过程。与传统的手工方法相比，该方法能够更快速、更全面地检测和修复固件中的安全漏洞和性能问题。此外，该方法还利用LLM生成补丁，进一步提高了修复效率。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 结构化提示：设计清晰、明确的提示，引导LLM生成高质量的固件代码。2) AI Agent：构建专门的AI Agent，负责威胁检测、性能优化和合规性验证。这些Agent使用不同的技术，如模糊测试、静态分析和运行时监控，来检测固件中的问题。3) 迭代循环：设计一个闭环的迭代修复过程，将验证结果反馈给LLM，生成针对性的补丁，并再次进行验证，直到满足安全和性能要求。论文未明确给出损失函数和网络结构的具体细节，可能使用了现有的成熟技术。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够显著提高LLM生成固件的安全性。漏洞修复率达到92.4%，相比基线方法提高了37.3%。威胁模型合规性达到95.8%，安全覆盖指数达到0.87。此外，该方法还能够优化固件的实时性能，最坏情况执行时间为8.6ms，抖动为195μs。这些结果表明，该方法在提高固件安全性和性能方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种嵌入式系统的固件开发，例如物联网设备、工业控制系统和汽车电子等。通过自动化安全验证和迭代修复，可以显著提高嵌入式固件的安全性，降低安全风险，并缩短开发周期。该方法还有助于提高嵌入式系统的实时性能，满足对实时性要求较高的应用场景的需求。未来，该研究可以扩展到更复杂的嵌入式系统和更高级的安全威胁。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) show promise in generating firmware for embedded systems, but often introduce security flaws and fail to meet real-time performance constraints. This paper proposes a three-phase methodology that combines LLM-based firmware generation with automated security validation and iterative refinement in a virtualized environment. Using structured prompts, models like GPT-4 generate firmware for networking and control tasks, deployed on FreeRTOS via QEMU. These implementations are tested using fuzzing, static analysis, and runtime monitoring to detect vulnerabilities such as buffer overflows (CWE-120), race conditions (CWE-362), and denial-of-service threats (CWE-400). Specialized AI agents for Threat Detection, Performance Optimization, and Compliance Verification collaborate to improve detection and remediation. Identified issues are categorized using CWE, then used to prompt targeted LLM-generated patches in an iterative loop. Experiments show a 92.4\% Vulnerability Remediation Rate (37.3\% improvement), 95.8\% Threat Model Compliance, and 0.87 Security Coverage Index. Real-time metrics include 8.6ms worst-case execution time and 195μs jitter. This process enhances firmware security and performance while contributing an open-source dataset for future research.