Linux 커널의 방대한 코드베이스, 복잡한 아키텍처, 그리고 저수준 프로그래밍의 복잡성으로 인해 Linux 커널 디버깅은 여전히 매우 어려운 과제로 남아 있습니다. 따라서 효율적인 커널 디버깅과 유지보수를 위해서는 효과적인 결함 국지화 (FL, Fault Localization)가 필수적입니다. 기존의 FL 기술들(전통적인 방식과 LLM 기반 방식 모두)은 범용 소프트웨어에서는 유망한 결과를 보여주었으나, 커널 환경에는 적합하지 않습니다. 특히, 최근의 LLM 기반 기술들은 버그 리포트와 소스 코드를 단순 텍스트로 취급하는 경우가 많아, 커널 특화 지식과의 깊은 통합이 부족하며, 이로 인해 근본 원인(root causes)을 식별하고 세밀한 국지화(fine-grained localization)를 달성하는 능력이 제한됩니다.

우리는 Linux 커널에 맞춤화된 새로운 LLM 기반 FL 기술인 CoHiKer를 제안합니다. CoHiKer는 두 가지 핵심 혁신을 도입합니다: (1) 신중하게 변이된 통과(passing) 테스트 케이스와 실패(failing) 테스트 케이스 사이의 행동적 차이를 분석하여 근본 원인을 식별하는 대조적 추론 (contrastive reasoning), 그리고 (2) 크래시 리포트(crash reports), 시스템 콜(syscall) 의미론, 파일 간 의존성, 그리고 커널 특화 기능을 통합하여 파일에서 메서드(methods)로 국지화 범위를 체계적으로 좁히는 계층적 문맥 분석 (hierarchical context analysis)입니다. 정적 이해와 전체 코드 입력에 의존하는 이전 기술들과 달리, CoHiKer는 국지화 작업을 분해하고 의미 있는 문맥에 대해 의미론적으로 추론할 수 있도록 구조화된 LLM 프롬프팅을 가능하게 합니다.

우리는 확장된 Linux 커널 버그 데이터셋을 사용하여 5개의 최첨단(state-of-the-art) 베이스라인 모델과 CoHiKer를 비교 평가했습니다. CoHiKer는 모든 경쟁 모델을 지속적으로 능가하며, 최첨단 LLM 기반 베이스라인 대비 파일 수준에서는 Top-1 국지화 정확도를 최대 26.07%, 메서드 수준에서는 최대 56.85% 향상시키는 동시에, 토큰 소비량을 각각 최대 8.84% 및 28.9% 절감했습니다. 또한, CoHiKer는 비-커널(non-kernel) 데이터셋에서도 파일 및 메서드 수준의 Top-1 정확도에서 각각 15.5%와 5.3%의 유사한 성능 향상을 보이며 강력한 일반화 능력을 입증했습니다.