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大语言模型(LLMs)在电子设计自动化(EDA)流程中的引入,芯片和系统设计的安全性迎来了新的机遇和挑战。LLMs不仅能有效识别和填补漏洞,还可能带来新的攻击途径,该技术尚处于早期发展阶段,但其潜在影响逐渐显现。
Part 1
LLMs在EDA流程中的应用潜力
在EDA工具中整合LLMs有望大幅缩短设计时间、降低成本,并增强芯片和系统的安全性。传统EDA工具通常依赖于机器学习和推理引擎,而LLMs的引入则为设计流程提供了更丰富的信息和优化能力。
通过LLMs,设计团队能够快速捕捉并应用本地与行业最佳实践知识,从而提高设计的整体效率和安全性。
设计者可以向LLMs提问,获得关于设计问题的建议,或请求协助调整元件大小、配置参数等,LLMs可以帮助生成高质量的Verilog代码,优化现有设计,减少人为错误。LLMs可以协助进行设计验证,自动检查潜在的设计错误和安全漏洞。
随着技术的成熟,LLMs的应用将逐渐扩展到“共设计员”级别,进一步提升EDA工具的自动化水平。未来的“共设计员”工具将能够执行更复杂的设计任务,甚至在某些情况下替代部分人工操作。
随着硬件和软件的高度融合,系统安全已不仅仅局限于软件层面。
LLMs被认为能够有效弥合硬件和软件安全知识的鸿沟,帮助工程师从安全角度全面理解芯片的功能设计。
传统上,半导体工程师更关注芯片的功能验证,而对于硬件安全的认识较少。LLMs为设计流程引入了更多的安全意识,尤其在生成Verilog代码的过程中,可以更好地防范和发现潜在的安全问题。
通过与设计人员的交互,LLMs帮助工程师更好地理解硬件设计中的安全隐患,LLMs可以自动审查生成的代码,发现潜在的安全漏洞,并提供改进建议。
LLMs具备很强的教育作用,帮助工程师了解最新的安全标准和最佳实践。潜在风险在于攻击者可以利用LLMs寻找代码的安全漏洞,甚至生成等价的代码来绕过安全检测工具,LLMs在生成代码时可能会引入“幻觉”或错误信息,导致设计漏洞。
LLMs在EDA中的应用仍然局限于“虚拟助手”层面。尽管能够解答一些设计问题,但在安全性上的实际应用还相对有限。未来发展可能会推动LLMs向更高级的“共设计员”工具转变,不仅能回答问题,还可以执行简单的设计任务。长远来看,这种“共设计员”工具将整合行业最佳实践知识,提高设计的安全性与效率。
未来的LLMs必须通过专用数据集训练,以确保在芯片设计中的可行性和准确性,由于LLMs在运行中可能访问敏感的设计数据,部署在企业内部的独立服务器上,以封闭环境操作将成为主流方式。
Part 2
安全环境中的LLMs部署
为了确保LLMs在EDA中的应用安全,部分企业可能选择将LLMs部署在本地服务器上,避免云端带来的数据泄露风险。这种方式能够保障公司专有知识产权的安全,避免潜在的攻击或IP泄漏。
同时,通过特定的安全知识库训练LLMs,如MITRE的公共弱点枚举(CWE),可以在模型中集成常见的漏洞信息,提高安全性。将LLMs部署在本地服务器上,确保数据安全,使用特定的安全知识库训练LLMs,如MITRE的CWE,采用离线更新方式,减少被攻击的风险。
LLMs在安全设计中拥有显著优势,但其应用也带来了新的风险。例如,攻击者可以利用LLMs生成功能等价的代码来绕过检测工具,甚至根据提示入侵硬件设计。
此外,LLMs在生成代码时可能会引入“幻觉”或错误信息,从而导致设计漏洞。此类漏洞在半导体设计中尤为致命,可能因未经校验的开源代码训练而导致系统缺陷。因此,设计验证团队需在使用LLMs时考虑到这些潜在风险。
未来,LLMs在设计中若要更有效地支持硬件安全,需要在验证阶段额外注意模型生成的代码问题。与传统设计方法不同,LLMs生成的代码可能存在“非人为”的错误,为此,验证过程需要考虑一些意外的漏洞,确保设计的稳定性。
小结
LLMs作为辅助工具,正在逐步被引入到EDA设计的多个环节中,为设计安全提供了新的可能性。在当前阶段,这些工具主要用于教育和基础设计帮助,LLMs将可能成为EDA设计中的“共设计员”,提供更为全面的设计支持。