逻辑求解器引导的定向模糊测试在硬件设计中的应用

摘要

处理器和知识产权核设计规范日益复杂，为现代集成电路设计周期中的早期错误检测带来了巨大挑战。硬件模糊测试的最新进展已被证明能有效检测尖端处理器RTL设计中的错误。现代IC设计流程涉及对硬件设计的增量更新和修改，这需要严格验证并延长整体验证周期。为加速这一过程，定向模糊测试应运而生，专注于为设计的特定区域生成定向激励，避免耗尽的全面验证。然而，这些硬件模糊测试工具的主要局限在于它们依赖硬件的等效软件模型，无法捕捉固有硬件特性。

为规避上述挑战，本研究介绍了TargetFuzz——一种创新且可扩展的定向硬件模糊测试机制。它利用基于SAT的技术专注于硬件设计的特定区域，同时在其原生硬件抽象级别运行，确保更精确和全面的验证过程。我们在各种IP核的多样化RTL设计中评估了该方法。实验结果表明，该方法能有效定向测试这些设计中的广泛站点，展示了其在处理目标区域时的广泛覆盖范围和精确性。TargetFuzz展现出处理目标站点的能力比覆盖率引导的模糊测试提升30倍，实现100%状态覆盖和1.5倍的站点覆盖速度，目标状态覆盖提高90倍，证明了其在推进定向硬件模糊测试技术发展方面的潜力。

主题分类

密码学与安全（cs.CR）

引用信息

arXiv:2509.26509 [cs.CR]
https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.26509

提交历史

来自：Raghul Saravanan
[v1] 2025年9月30日 星期二 16:50:50 UTC（1,407 KB）

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