大規模言語モデル（LLMs）が、自然言語処理（NLP）に変革をもたらしています。
これらのモデルは、テキスト生成、要約、翻訳、推論などのテキスト関連タスクにおいて優れた能力を発揮し、性能を向上させています。
特に、フロリダ大学ゲインズビル校のサイバーセキュリティ専門家たちは、ChatGPTのようなLLMが、システムオンチップ（SoC）の機能におけるセキュリティのギャップを埋めることができると確認しました。
SoC技術は多くのデバイスで用いられていますが、内部コア間の複雑な相互作用により、情報漏洩やアクセス制御違反などの脅威に晒されています。
第三者が作成したIP、市場投入までの圧力、スケーラビリティ問題が、複雑なSoC設計のセキュリティ検証を難しくしています。
既存の解決策は、拡大するハードウェアの脅威や多種多様な設計に追いつくことができずにいます。
LLMsをSoCセキュリティに応用することで、この複雑さや多様性、イノベーションに対処する有望な方法となるかもしれません。
GPT-4は、GPT-3.5に比べて優れた精度で、AES設計におけるハードウェアトロイの木馬を検出する能力を見せています。
これは、伝統的な機械学習アプローチを超えるものであり、LLMsなどのモデルがハードウェアのセキュリティ評価において重要な道具となり得ることを示しています。
出典 : How LLM-like Models like ChatGPT patch the Security Gaps in SoC Functions https://cybersecuritynews.com/how-llm-like-models-like-chatgpt/
