硬件安全验证是一个多阶段流程，工程师需要处理复杂的设计分析、威胁考量与验证策略，但现有验证环境缺乏结构化的安全指导支持。虽然对话式AI可以提供按需帮助，但直接使用通用型聊天机器人（如ChatGPT、Gemini）存在风险，因为它们容易产生幻觉且依赖静态过时知识。为此，本文提出VeriChat——一个面向硬件安全验证的领域专用对话助手，旨在增强而非取代现有验证工作流。VeriChat采用检索增强的多智能体架构，包含三个专门智能体，它们协作降低幻觉，提升响应的透明性与可靠性。除问答功能外，VeriChat还集成了开源EDA工具（Icarus Verilog、Yosys、SymbiYosys），能直接对用户提供的RTL设计执行语法检查、综合分析、仿真与形式化验证。综合评估显示，VeriChat的忠实度得分为87.73%，显著优于主流商用模型。通过一个AES S-Box IP上的硬件木马检测案例，VeriChat在多次对话中自主完成木马识别、仿真与形式化证明，成功发现隐蔽的密钥泄露漏洞。

该论文旨在系统性地研究用户在使用对话式人工智能平台（如智能助手、聊天机器人）时对安全和隐私的担忧与态度。研究背景：随着对话式AI在家庭、办公等场景的普及，用户数据被大量收集和处理，引发了潜在的隐私泄露和安全风险。核心问题：用户对这些平台的具体担忧是什么？他们的态度如何影响使用行为？是否存在人口统计学差异？研究方法：作者通过大规模问卷调查（N≥500）收集数据，结合定性分析（如开放题编码）和定量统计（如回归分析、因子分析），从多个维度（如数据收集透明度、对话存储、第三方访问、恶意滥用）测量用户的感知风险、信任度和隐私顾虑。主要贡献：1) 揭示用户对对话式AI隐私威胁的认知不足与实际担忧之间的差距；2) 识别影响用户态度的关键因素（如技术熟悉度、过往负面经历）；3) 提出设计建议以提升用户信任和安全体验。该研究为安全工程师和产品设计者提供了用户视角的实证依据，强调在AI平台中嵌入隐私保护机制（如本地处理、明确数据使用政策）的重要性。