LLM이 전자 설계 자동화(EDA)와 하드웨어 보안에 통합되면서 반도체 산업이 빠르게 변화하고 있습니다. LLM은 RTL 코드 생성, 테스트 벤치 자동화, 고수준 사양과 실리콘 간의 의미 격차 해소에 기여하지만, 동시에 심각한 취약점도 야기합니다. 데이터 오염과 적대적 머신러닝 회피와 같은 최근 돌파구의 방법론을 체계적으로 분석하고, 동적 벤치마킹과 레드 팀 공격과 같은 대응책을 제시합니다.