ExploreRepair: 정보 제약 조건 하의 취약점 수리를 위한 증거 전문 에이전트

요약

본 기사는 정보가 불완전한 상황에서 취약점 수리를 위한 ExploreRepair 프레임워크를 제안합니다. 이 시스템은 여러 탐색 에이전트로부터 관찰 결과를 수집하고, Lesson 및 Patch Aggregator를 통해 이를 종합적으로 합성하여 최적의 수리 구현을 도출합니다. 테스트 결과, 기존 접근 방식 대비 높은 수리 성공률을 달성했습니다.

핵심 포인트

• ExploreRepair는 정보 제약 조건 하에서 취약점 수리를 수행하는 프레임워크입니다.
• 여러 탐색 에이전트와 Aggregator를 활용하여 관찰 결과 및 구현체를 종합합니다.
• GPT-5.6-Luna 사용 시, EvoRepair 대비 16.0% 높은 성공률을 기록했습니다.
• VulnLoc+ 환경에서 LoopRepair 변형 모델보다 우수한 성능을 입증했습니다.