코드 난독화 (Code obfuscation)가 인간의 코드 이해도를 저해하는 반면, 대규모 언어 모델 (LLM)도 이러한 실패 모드 (failure modes)를 공유하는지는 여전히 불분명합니다. 코드 난독화 상황에서의 프로그램 이해에 관한 최근의 인간 대상 연구를 직접적으로 바탕으로, 우리는 대규모 언어 모델이 난독화가 인간 프로그래머에게 유도하는 실패 모드를 공유하는지 평가합니다. Block Model을 사용하여 5단계의 난독화 계층으로 여러 LLM을 평가한 결과, 우리는 원자 (atom), 블록 (block), 관계 (relational), 그리고 매크로 (macro) 수준에서 이해 실패를 국지화합니다. 우리는 추론 튜닝된 (reasoning-tuned) 모델들이 숙련도 수준 전반에 걸쳐 인간의 난이도 패턴과 상당한 일치성을 보이는 반면, 지시 튜닝된 (instruction-tuned) 모델과 코더 튜닝된 (coder-tuned) 모델은 거의 제로에 가까운 상관관계를 보인다는 것을 발견했습니다. 생각의 사슬 (Chain-of-Thought, CoT) 추적 길이는 작업 전반에 걸쳐 작업 난이도를 추적합니다. 결과에 따르면, 제어 흐름 평탄화 (control-flow flattening) 하에서의 성능은 상태 공간 복잡성 (state-space complexity)에 비례하여 저하되는 반면, 적대적 식별자 이름 변경 (adversarial identifier renaming)은 의미론적 변위 (semantic displacement)와 식별자 수준의 간섭 (identifier-level interference)의 상호작용을 통해 이해를 방해합니다. 이러한 발견은 추론 튜닝된 LLM이 지시 튜닝된 변체들보다 코드 복잡성에 대한 인간의 민감도를 더 효과적으로 근사한다는 것을 시사합니다.