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chatgpt Sicherheitslücken in SoC-Funktionen schließen“ title=“Wie LLM-ähnliche Modelle wie ChatGPT Sicherheitslücken in SoC-Funktionen schließen“/>Das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) verändert NLP und verbessert die Leistung bei NLG-, NLU- und Informationsabrufaufgaben.
Sie beherrschen vor allem textbezogene Aufgaben wie das Generieren, Zusammenfassen, Übersetzen und Denken hervorragend und beweisen dabei bemerkenswerte Meisterschaft.
Eine Gruppe von Cybersicherheitsanalysten (Dipayan Saha, Shams Tarek, Katayoon Yahyaei, Sujan Kumar Saha, Jingbo Zhou, Mark Tehranipoor und Farimah Farahmandi) vom Department of Electrical and Computer Engineering der University of Florida, Gainesville, FL, USA, hat dies kürzlich bestätigt LLM-Modelle wie ChatGPT können Sicherheitslücken in SoC-Funktionen schließen.
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LLM-ähnliche Modelle
Die zunehmende Verbreitung der System-on-Chip-Technologie (SoC) in verschiedenen Geräten wirft aufgrund komplexer Interaktionen zwischen integrierten IP-Kernen Sicherheitsbedenken auf und macht SoCs anfällig für Bedrohungen wie Informationslecks und Verstöße gegen die Zugriffskontrolle.
Das Vorhandensein von IPs von Drittanbietern, der Zeitdruck bei der Markteinführung und Skalierbarkeitsprobleme erschweren die Sicherheitsüberprüfung für komplexe SoC-Designs. Aktuelle Lösungen haben Schwierigkeiten, mit den sich entwickelnden Hardware-Bedrohungen und unterschiedlichen Designs Schritt zu halten.
Die Erforschung von LLMs in der SoC-Sicherheit stellt eine vielversprechende Gelegenheit dar, Komplexität, Vielfalt und Innovation anzugehen.
LLMs haben das Potenzial, die Sicherheit über Domänen hinweg durch maßgeschneidertes Lernen, zeitnahes Engineering und Genauigkeitsprüfungen neu zu definieren, wobei sich Experten auf vier wichtige Sicherheitsaufgaben konzentrieren:-
- Einfügung einer Sicherheitslücke
- Sicherheitsbewertung
- Sicherheitscheck
- Entwicklung von Gegenmaßnahmen
Komplexe moderne SoCs sind anfällig für versteckte Schwachstellen, und die Behebung von Fehlern in der RTL-Entwurfsphase ist für eine kostengünstige Sicherheitsüberprüfung von entscheidender Bedeutung, heißt es in dem Papier veröffentlicht.
Das Transformer-Modell, das Aufmerksamkeitsmechanismen einführte und die Notwendigkeit wiederkehrender oder Faltungsschichten eliminierte, ebnete den Weg für die Entwicklung von Sprachmodellen.
GPT-1, GPT-2 und GPT-3 haben die Grenzen der Sprachmodellierung erweitert, während GPT-3.5 und GPT-4 diese Fähigkeiten weiter verfeinert haben und eine Reihe von Modellen mit unterschiedlichen Token-Limits und Optimierungen anbieten.
Von ChatGPT von OpenAI über Bard und Baize von google bis hin zu Claude 2, Vicuna von Anthropic und MPT-Chat von MosaicML unterstreichen die jüngsten Fortschritte bei LLMs das Streben nach einer verbesserten menschenähnlichen Textgenerierung und erweiterten Funktionen.
Forschungsfragen
Nachfolgend haben wir alle Forschungsfragen aufgeführt:
- Kann GPT basierend auf Anweisungen in natürlicher Sprache Schwachstellen in ein Hardware-Design einfügen?
- Wie können wir die Solidität der GPT-generierten HDL-Designs sicherstellen?
- Kann GPT eine Sicherheitsüberprüfung durchführen?
- Ist GPT in der Lage, Sicherheitsbedrohungen zu erkennen?
- Kann GPT Codierungsschwächen in HDL identifizieren?
- Kann GPT die Sicherheitsbedrohungen beheben und ein entschärftes Design generieren?
- Wie sollte die Aufforderung zur Durchführung von Hardware-Sicherheitsaufgaben sein?
- Kann GPT große Open-Source-Designs verarbeiten?
Das Potenzial von GPT-3.5 zur Einbettung von Hardware-Schwachstellen und CWEs wird aufgrund der Knappheit von Datenbanken im Hardware-Sicherheitsbereich untersucht.
In einer Studie bewerteten Sicherheitsforscher mithilfe verschiedener Tests die Fähigkeit von GPT-3.5 und GPT-4, Hardware-Trojaner in AES-Designs zu erkennen. GPT-3.5 zeigte begrenzte Kenntnisse und Leistung, während GPT-4 es mit beeindruckender Genauigkeit übertraf.
Die Fähigkeiten von GPT-4 unterstreichen sein Potenzial als wertvolles Werkzeug für Hardware-Sicherheitsbewertungen und bieten Vorteile gegenüber herkömmlichen Ansätzen des maschinellen Lernens.
Es befasst sich mit Designabhängigkeiten und bietet eine ganzheitlichere Analyse von Hardwaredesigns, wodurch die Trojaner-Erkennung verbessert wird.
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