Page 51 - 《软件学报》2026年第6期

软件学报 ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@iscas.ac.cn
2026,37(6):2370−2389 [doi: 10.13328/j.cnki.jos.007618] [CSTR: 32375.14.jos.007618] http://www.jos.org.cn
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*
MARC: 基于多智能体协同的硬件安全缺陷早期检测方法

芮志清 1,2 , 凌 祥 1 , 曹方泽 1,2 , 罗天悦 1 , 吴敬征 1

1
(中国科学院 软件研究所 智能软件研究中心, 北京 100190)
2
(中国科学院大学, 北京 100049)
通信作者: 吴敬征, E-mail: jingzheng08@iscas.ac.cn

摘 要: 随着开源 RISC-V 架构的迅猛发展, 其开放与模块化的特性在催生繁荣硬件生态的同时, 也给硬件电路的
安全性保障带来巨大挑战. 在硬件设计流程的前期进行安全缺陷早期检测, 能够以最低成本在缺陷固化于物理芯
片前将其消除. 尽管静态分析已用于硬件安全缺陷早期检测, 但由于规约知识未充分利用以及代码上下文语义理
解不足, 现有检测方法存在高漏报率和高误报率的问题. 针对这些问题, 提出 MARC, 一种基于大语言模型多智能
体协同的硬件安全缺陷早期检测方法. 该方法通过构建设计依赖分析、文档分析、安全缺陷检测、安全缺陷确认
这 4 类智能体及协同工作框架, 从补充跨模块上下文、结构化模块文档知识、快速初筛安全缺陷、深度推理安全
缺陷风险分析等多维度协同作用, 有效降低硬件电路设计阶段早期安全缺陷检测的误报率, 提升检测准确性. 实验
结果显示, MARC 方法在工业级数据集上将早期缺陷检测的漏报率和误报率分别降低至 0.382 9 和 0.369 5, 相较于
基准方法分别降低了约 18.2% 和 19.1%. 上述实验结果充分表明, MARC 有效缓解了硬件安全缺陷早期检测中的
误报问题, 提升了安全缺陷检测的准确性与效率, 为硬件安全提供了更可靠的技术支撑. 另外, 还支撑作者团队夺
得 HACK@DATE 2025 硬件漏洞挖掘竞赛全球冠军, 成功挖掘了 1 个获 CVE 编号的硬件漏洞, 在真实世界中验证
了其有效性.
关键词: 硬件安全; 寄存器传输级; 安全缺陷检测; 大语言模型; 多智能体系统
中图法分类号: TP311

中文引用格式: 芮志清, 凌祥, 曹方泽, 罗天悦, 吴敬征. MARC: 基于多智能体协同的硬件安全缺陷早期检测方法. 软件学报, 2026,
37(6): 2370–2389. http://www.jos.org.cn/1000-9825/7618.htm
英文引用格式: Rui ZQ, Ling X, Cao FZ, Luo TY, Wu JZ. MARC: Multi-agent Collaborative Approach for Early Detection of
Hardware Security Vulnerabilities. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2026, 37(6): 2370–2389 (in Chinese). http://www.jos.org.cn/
1000-9825/7618.htm

MARC: Multi-agent Collaborative Approach for Early Detection of Hardware Security
Vulnerabilities

1,2 1 1,2 1 1
RUI Zhi-Qing , LING Xiang , CAO Fang-Ze , LUO Tian-Yue , WU Jing-Zheng
1
(Intelligent Software Research Center, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
2
(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
Abstract: With the rapid proliferation of the open-source RISC-V architecture, its openness and modular design foster a thriving hardware
ecosystem while simultaneously posing significant challenges to hardware security assurance. Early detection of security vulnerabilities
during the initial stages of the hardware design flow enables vulnerabilities to be eliminated at minimal cost before being permanently
embedded into physical silicon. Although static analysis techniques are applied to early-stage hardware security vulnerability detection,

* 基金项目: 国家自然科学基金 (62202457); “源图”重大基础设施
本文由“RISC-V 与人工智能系统软件前沿进展”专题特约编辑武延军研究员、谢涛教授、侯锐研究员、宋威研究员、邢明杰高级工
程师推荐.
收稿时间: 2025-09-08; 修改时间: 2025-10-20; 采用时间: 2025-12-17; jos 在线出版时间: 2025-12-26
CNKI 网络首发时间: 2026-03-19