Towards Auto-Modeling of Formal Verification for NextG Protocols: A Multimodal cross- and self-attention Large Language Model Approach

📄 arXiv: 2312.17353v2 📥 PDF

作者: Jingda Yang, Ying Wang

分类: eess.SY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-28 (更新: 2024-01-02)

💡 一句话要点

提出AVRE，利用多模态LLM自动建模下一代协议的形式化验证

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

关键词: 形式化验证 大型语言模型 通信协议 自动化建模 依赖关系图

📋 核心要点

  1. 现有网络协议设计和验证面临复杂性和可扩展性挑战，传统方法难以有效处理协议描述中的歧义和设计意图。
  2. AVRE系统利用大型语言模型（LLM）将协议描述转化为依赖关系图和形式模型，从而解决歧义并捕获设计意图。
  3. 实验结果表明，AVRE在准确性和鲁棒性方面优于现有方法，准确率达到95.94%，AUC达到0.98，并能直接从设计文档中创建漏洞利用。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为AVRE的新型系统，即利用真实世界提示自动建模5G和下一代协议的形式化验证。该系统旨在解决下一代（NextG）通信协议形式化验证中日益增长的复杂性和可扩展性挑战。AVRE利用大型语言模型（LLM）将协议描述转换为依赖关系图和形式模型，高效地解决歧义并捕获设计意图。该系统集成了Transformer模型与LLM，通过交叉和自注意力机制自主建立可量化的依赖关系。通过HyFuzz实验平台的迭代反馈增强，AVRE显著提高了复杂通信协议中形式化验证的准确性和相关性，为验证复杂的通信系统提供了一种突破性的方法。我们将CAL的性能与最先进的基于LLM的模型和传统的时间序列模型进行了比较，证明了其在准确性和鲁棒性方面的优越性，实现了95.94%的准确率和0.98的AUC。这种基于NLP的方法首次实现了直接从设计文档中创建漏洞利用，在可扩展的系统验证和确认方面取得了显著进展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决下一代通信协议形式化验证中日益增长的复杂性和可扩展性问题。现有方法难以有效处理协议描述中的歧义，无法准确捕获设计意图，导致验证过程效率低下，难以应对复杂协议的验证需求。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大自然语言处理能力，将协议描述转化为形式化的依赖关系图和模型。通过LLM理解协议文档中的语义信息，自动建立协议组件之间的依赖关系，从而实现协议的自动建模和验证。这种方法旨在减少人工干预，提高验证效率和准确性。

技术框架：AVRE系统的整体框架包含以下几个主要模块：1) 协议描述输入模块：接收NextG协议的自然语言描述文档。2) LLM驱动的依赖关系图构建模块：利用LLM解析协议描述，提取关键实体和关系，构建协议的依赖关系图。3) 形式模型生成模块：将依赖关系图转换为形式化的验证模型，例如状态机或Petri网。4) HyFuzz实验平台反馈模块：通过HyFuzz平台进行模糊测试，并将测试结果反馈给LLM，迭代优化依赖关系图和形式模型。5) 验证结果输出模块：输出验证结果，包括漏洞报告和性能评估。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将大型语言模型（LLM）应用于通信协议的形式化验证，实现了协议模型的自动构建。与传统的手工建模方法相比，AVRE能够自动理解协议文档，提取关键信息，并生成形式化的验证模型，大大提高了验证效率和准确性。此外，AVRE还利用交叉和自注意力机制，增强了LLM对协议依赖关系的理解能力。

关键设计：AVRE的关键设计包括：1) 使用Transformer模型作为LLM的基础架构，利用其强大的序列建模能力。2) 设计了交叉和自注意力机制，用于学习协议组件之间的依赖关系。3) 集成了HyFuzz实验平台，通过模糊测试提供迭代反馈，优化LLM的性能。4) 采用了特定的提示工程（Prompt Engineering）技术，引导LLM生成高质量的依赖关系图和形式模型。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，AVRE在准确性和鲁棒性方面优于现有的基于LLM的模型和传统的时间序列模型。AVRE实现了95.94%的准确率和0.98的AUC，表明其能够有效地识别协议中的漏洞和错误。此外，AVRE还能够直接从设计文档中创建漏洞利用，这在可扩展的系统验证和确认方面取得了显著进展。这些结果表明AVRE在通信协议验证领域具有很高的应用价值。

🎯 应用场景

AVRE系统可应用于各种通信协议的验证，包括5G、6G以及未来的NextG协议。该系统能够帮助协议设计者和开发者在早期发现并修复潜在的安全漏洞和性能问题，提高协议的可靠性和安全性。此外，AVRE还可以用于自动化测试和漏洞挖掘，加速协议的开发和部署过程。该研究的潜在影响在于推动通信协议验证的自动化和智能化，降低验证成本，提高验证效率。

📄 摘要（原文）

This paper introduces Auto-modeling of Formal Verification with Real-world Prompting for 5G and NextG protocols (AVRE), a novel system designed for the formal verification of Next Generation (NextG) communication protocols, addressing the increasing complexity and scalability challenges in network protocol design and verification. Utilizing Large Language Models (LLMs), AVRE transforms protocol descriptions into dependency graphs and formal models, efficiently resolving ambiguities and capturing design intent. The system integrates a transformer model with LLMs to autonomously establish quantifiable dependency relationships through cross- and self-attention mechanisms. Enhanced by iterative feedback from the HyFuzz experimental platform, AVRE significantly advances the accuracy and relevance of formal verification in complex communication protocols, offering a groundbreaking approach to validating sophisticated communication systems. We compare CAL's performance with state-of-the-art LLM-based models and traditional time sequence models, demonstrating its superiority in accuracy and robustness, achieving an accuracy of 95.94\% and an AUC of 0.98. This NLP-based approach enables, for the first time, the creation of exploits directly from design documents, making remarkable progress in scalable system verification and validation.