SecureRAG-RTL: A Retrieval-Augmented, Multi-Agent, Zero-Shot LLM-Driven Framework for Hardware Vulnerability Detection

📄 arXiv: 2603.05689v1 📥 PDF

作者: Touseef Hasan, Blessing Airehenbuwa, Nitin Pundir, Souvika Sarkar, Ujjwal Guin

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2026-03-05

💡 一句话要点

SecureRAG-RTL：基于检索增强的多智能体零样本LLM硬件漏洞检测框架

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

关键词: 硬件安全 漏洞检测 大型语言模型 检索增强生成 多智能体 HDL 安全验证

📋 核心要点

  1. 现有硬件安全验证方法依赖于有限的HDL数据集，导致LLM在检测硬件漏洞时性能受限，缺乏领域知识。
  2. SecureRAG-RTL通过检索增强生成，将领域知识融入LLM，提升其在硬件安全验证方面的能力，弥补知识鸿沟。
  3. 实验表明，SecureRAG-RTL在不同LLM架构上平均提升了30%的漏洞检测准确率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在自然语言处理任务中表现出卓越的能力，但由于公开可用的硬件描述语言(HDL)数据集的稀缺，它们在硬件安全验证中的应用仍然有限。这种知识差距限制了LLM在检测HDL设计中的漏洞方面的性能。为了解决这个挑战，我们提出了SecureRAG-RTL，一种新颖的基于检索增强生成(RAG)的方法，它显著增强了基于LLM的硬件设计的安全验证。我们的方法将领域特定的检索与生成式推理相结合，使模型能够克服硬件安全专业知识方面的固有局限性。我们建立了仅使用提示方法的基线漏洞检测率，然后证明SecureRAG-RTL在各种LLM架构上都取得了显著的改进，无论模型大小如何。平均而言，我们的方法将检测准确率提高了约30%，突显了其在弥合领域知识差距方面的有效性。为了评估，我们策划并注释了一个包含14个HDL设计的基准数据集，其中包含真实世界的安全漏洞，我们将公开发布该数据集以支持未来的研究。这些发现强调了RAG驱动的增强在实现可扩展、高效和准确的硬件安全验证工作流程方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在硬件安全验证领域应用受限的问题。现有的LLM由于缺乏足够的硬件描述语言（HDL）数据集和领域知识，在检测HDL代码中的安全漏洞时表现不佳，难以满足实际需求。

核心思路：论文的核心思路是利用检索增强生成（RAG）框架，将领域相关的知识注入到LLM中，从而提升其在硬件安全验证方面的能力。通过检索与当前HDL代码段相关的安全知识，LLM可以更好地理解代码的潜在漏洞，并生成更准确的漏洞检测结果。

技术框架：SecureRAG-RTL框架包含以下主要模块：1) HDL代码输入；2) 领域知识检索模块，从预先构建的硬件安全知识库中检索相关信息；3) LLM生成模块，利用检索到的知识和输入的HDL代码，生成漏洞检测报告；4) 多智能体协作，多个LLM智能体协同工作，提升检测的全面性和准确性。

关键创新：该方法的主要创新在于将RAG框架应用于硬件安全验证领域，并结合多智能体协作机制。通过领域知识检索，有效弥补了LLM在硬件安全方面的知识不足。多智能体协作进一步提升了漏洞检测的准确性和覆盖范围。

关键设计：知识库的构建是关键设计之一，需要收集和整理大量的硬件安全相关资料，例如常见的硬件漏洞类型、安全编码规范等。检索模块的设计需要考虑如何高效地从知识库中检索与当前HDL代码段最相关的信息。LLM的选择和提示工程也至关重要，需要根据具体的硬件安全验证任务进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SecureRAG-RTL在包含14个HDL设计的基准数据集上进行了评估，结果表明，该方法在不同LLM架构上均能显著提升漏洞检测准确率，平均提升幅度约为30%。这表明SecureRAG-RTL能够有效弥补LLM在硬件安全领域的知识不足，提升其安全验证能力。

🎯 应用场景

SecureRAG-RTL可应用于硬件安全验证、芯片设计安全评估等领域。该方法能够帮助硬件工程师在设计阶段尽早发现并修复潜在的安全漏洞，降低硬件产品遭受攻击的风险。此外，该方法还可以用于自动化安全审计，提高硬件安全验证的效率和准确性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown remarkable capabilities in natural language processing tasks, yet their application in hardware security verification remains limited due to scarcity of publicly available hardware description language (HDL) datasets. This knowledge gap constrains LLM performance in detecting vulnerabilities within HDL designs. To address this challenge, we propose SecureRAG-RTL, a novel Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based approach that significantly enhances LLM-based security verification of hardware designs. Our approach integrates domain-specific retrieval with generative reasoning, enabling models to overcome inherent limitations in hardware security expertise. We establish baseline vulnerability detection rates using prompt-only methods and then demonstrate that SecureRAG-RTL achieves substantial improvements across diverse LLM architectures, regardless of size. On average, our method increases detection accuracy by about 30%, highlighting its effectiveness in bridging domain knowledge gaps. For evaluation, we curated and annotated a benchmark dataset of 14 HDL designs containing real-world security vulnerabilities, which we will release publicly to support future research. These findings underscore the potential of RAG-driven augmentation to enable scalable, efficient, and accurate hardware security verification workflows.