“AI ตรวจจับภัยในชิปได้ 97% แต่ยังไม่พอ” — เมื่อความแม่นยำสูงยังไม่อาจรับประกันความปลอดภัยในโลกฮาร์ดแวร์
ในโลกที่ชิปคอมพิวเตอร์เป็นหัวใจของทุกระบบ ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลไปจนถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์และการทหาร ความปลอดภัยของฮาร์ดแวร์จึงเป็นเรื่องที่ไม่อาจมองข้าม ล่าสุดนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri ได้พัฒนา PEARL — ระบบที่ใช้ AI ตรวจจับ “hardware trojans” หรือช่องโหว่ที่ถูกฝังไว้ในขั้นตอนการผลิตชิป
PEARL ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2 เพื่อวิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิงแบบ “golden chip” และสามารถอธิบายผลการตรวจจับได้อย่างเข้าใจง่าย
ผลการทดลองพบว่า GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97% ขณะที่ DeepSeek-V2 ทำได้ 91% ซึ่งถือว่าสูงมากในแง่เทคนิค แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า “แม้จะพลาดเพียง 3% ก็อาจนำไปสู่หายนะ” เพราะชิปเหล่านี้ถูกใช้ในระบบที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การเงินและความมั่นคงของชาติ
การตรวจจับ hardware trojans เป็นเรื่องยาก เพราะชิปถูกผลิตผ่านห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนในหลายประเทศ และช่องโหว่อาจถูกฝังในขั้นตอนใดก็ได้ การตรวจสอบแบบ manual ยังจำเป็นเพื่อเสริมความมั่นใจ แม้ AI จะช่วยได้มากก็ตาม
นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri พัฒนา PEARL เพื่อตรวจจับ hardware trojans
ใช้ LLMs เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2
วิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้ golden chip
PEARL ใช้เทคนิค in-context learning เช่น zero-shot และ few-shot
ให้ผลลัพธ์พร้อมคำอธิบายที่เข้าใจง่าย
GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97%
DeepSeek-V2 ทำได้ 91%
ทดสอบกับ benchmark เช่น Trust-Hub และ ISCAS 85/89
ใช้ทั้งโมเดล open-source และ enterprise
PEARL ไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิง ทำให้ใช้งานได้กว้างขึ้น
เหมาะกับการตรวจสอบชิปในระบบที่ไม่มี golden reference
แม้ AI จะตรวจจับได้ 97% แต่ยังมีช่องว่างที่อาจนำไปสู่หายนะ
ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยในชิปอาจทำให้ระบบล่มหรือถูกเจาะ
ห่วงโซ่อุปทานของชิปมีความซับซ้อนและเสี่ยงต่อการฝังช่องโหว่
การตรวจสอบต้องครอบคลุมทุกขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการประกอบ
การพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอในระบบที่มีความเสี่ยงสูง
ยังต้องมีการตรวจสอบแบบ manual และการทดสอบเชิงลึก
ความแม่นยำของโมเดลอาจแตกต่างกันตามบริบทและประเภทของโค้ด
ต้องเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานและมีการปรับแต่งอย่างเหมาะสม
https://www.techradar.com/pro/ai-can-detect-malicious-chip-vulnerabilities-with-a-97-success-rate-but-i-fear-that-is-simply-not-enough 🧠 “AI ตรวจจับภัยในชิปได้ 97% แต่ยังไม่พอ” — เมื่อความแม่นยำสูงยังไม่อาจรับประกันความปลอดภัยในโลกฮาร์ดแวร์
ในโลกที่ชิปคอมพิวเตอร์เป็นหัวใจของทุกระบบ ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลไปจนถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์และการทหาร ความปลอดภัยของฮาร์ดแวร์จึงเป็นเรื่องที่ไม่อาจมองข้าม ล่าสุดนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri ได้พัฒนา PEARL — ระบบที่ใช้ AI ตรวจจับ “hardware trojans” หรือช่องโหว่ที่ถูกฝังไว้ในขั้นตอนการผลิตชิป
PEARL ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2 เพื่อวิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิงแบบ “golden chip” และสามารถอธิบายผลการตรวจจับได้อย่างเข้าใจง่าย
ผลการทดลองพบว่า GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97% ขณะที่ DeepSeek-V2 ทำได้ 91% ซึ่งถือว่าสูงมากในแง่เทคนิค แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า “แม้จะพลาดเพียง 3% ก็อาจนำไปสู่หายนะ” เพราะชิปเหล่านี้ถูกใช้ในระบบที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การเงินและความมั่นคงของชาติ
การตรวจจับ hardware trojans เป็นเรื่องยาก เพราะชิปถูกผลิตผ่านห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนในหลายประเทศ และช่องโหว่อาจถูกฝังในขั้นตอนใดก็ได้ การตรวจสอบแบบ manual ยังจำเป็นเพื่อเสริมความมั่นใจ แม้ AI จะช่วยได้มากก็ตาม
✅ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri พัฒนา PEARL เพื่อตรวจจับ hardware trojans
➡️ ใช้ LLMs เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2
➡️ วิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้ golden chip
✅ PEARL ใช้เทคนิค in-context learning เช่น zero-shot และ few-shot
➡️ ให้ผลลัพธ์พร้อมคำอธิบายที่เข้าใจง่าย
✅ GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97%
➡️ DeepSeek-V2 ทำได้ 91%
✅ ทดสอบกับ benchmark เช่น Trust-Hub และ ISCAS 85/89
➡️ ใช้ทั้งโมเดล open-source และ enterprise
✅ PEARL ไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิง ทำให้ใช้งานได้กว้างขึ้น
➡️ เหมาะกับการตรวจสอบชิปในระบบที่ไม่มี golden reference
‼️ แม้ AI จะตรวจจับได้ 97% แต่ยังมีช่องว่างที่อาจนำไปสู่หายนะ
⛔ ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยในชิปอาจทำให้ระบบล่มหรือถูกเจาะ
‼️ ห่วงโซ่อุปทานของชิปมีความซับซ้อนและเสี่ยงต่อการฝังช่องโหว่
⛔ การตรวจสอบต้องครอบคลุมทุกขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการประกอบ
‼️ การพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอในระบบที่มีความเสี่ยงสูง
⛔ ยังต้องมีการตรวจสอบแบบ manual และการทดสอบเชิงลึก
‼️ ความแม่นยำของโมเดลอาจแตกต่างกันตามบริบทและประเภทของโค้ด
⛔ ต้องเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานและมีการปรับแต่งอย่างเหมาะสม
https://www.techradar.com/pro/ai-can-detect-malicious-chip-vulnerabilities-with-a-97-success-rate-but-i-fear-that-is-simply-not-enough