इन्फिनियन टेक्नोलॉजीज के शोधकर्ताओं द्वारा "ऑल आर्टिफिशियल, लेस इंटेलिजेंस: जेनएआई थ्रू द लेंस ऑफ फॉर्मल वेरिफिकेशन" शीर्षक से एक नया तकनीकी पेपर प्रकाशित किया गया था।
सार
“आधुनिक हार्डवेयर डिज़ाइन तेजी से कुशल और जटिल हो गए हैं। हालाँकि, वे अक्सर सामान्य कमजोरी गणना (सीडब्ल्यूई) के प्रति संवेदनशील होते हैं। यह पेपर बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा संचालित रीजनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) से सिस्टम वेरिलॉग में लिखे गए हार्डवेयर डिज़ाइन के डेटासेट में सीडब्ल्यूई के औपचारिक सत्यापन पर केंद्रित है। हमने प्रत्येक हार्डवेयर डिज़ाइन को असुरक्षित या सीडब्ल्यूई-मुक्त के रूप में वर्गीकृत करने के लिए औपचारिक सत्यापन लागू किया। यह डेटासेट 4 अलग-अलग एलएलएम द्वारा तैयार किया गया था और हमारे पेपर में हमारे द्वारा लक्षित 10 सीडब्ल्यूई में से प्रत्येक के लिए डिज़ाइन का एक अनूठा सेट पेश करता है। हमने 60,000 जनरेट किए गए SystemVerilog रजिस्टर ट्रांसफर लेवल (RTL) कोड के डेटासेट के लिए पहचानी गई कमजोरियों को CWE नंबरों के साथ जोड़ा है। यह भी पाया गया कि अधिकांश एलएलएम किसी भी हार्डवेयर सीडब्ल्यूई के बारे में नहीं जानते हैं; इसलिए हार्डवेयर कोड बनाते समय आमतौर पर उन पर विचार नहीं किया जाता है। हमारे अध्ययन से पता चलता है कि एलएलएम द्वारा तैयार किए गए लगभग 60% हार्डवेयर डिज़ाइन सीडब्ल्यूई के प्रति संवेदनशील होते हैं, जिससे संभावित सुरक्षा और सुरक्षा जोखिम पैदा होते हैं। सीडब्ल्यूई-प्रवण हार्डवेयर डिज़ाइन बनाने से बचने के लिए डेटासेट एलएलएम और मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए आदर्श हो सकता है।
तकनीकी खोजें कागज यहाँ. मार्च 2024 को प्रकाशित।
गड्डे, दीपक नारायण, अमन कुमार, थॉमस नालापत, एवगेनी रेज़ुनोव और फैबियो कैपेलिनी। "सभी कृत्रिम, कम बुद्धिमत्ता: औपचारिक सत्यापन के लेंस के माध्यम से GenAI।" (2024).arXiv:2403.16750v1
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- स्रोत: https://semiengineering.com/verifying-hardware-cwes-in-rtl-designs-generated-by-genai/
