VulValidate: 실행 가능한 증거를 이용한 함수 레벨 취약점 레이블 감사

요약

본 논문은 LLM 에이전트를 활용하여 함수 레벨 취약점 레이블의 신뢰성을 감사하는 프레임워크 VulValidate를 제안합니다. 이 시스템은 동적 분석 도구 조정, 실험 구성, 런타임 동작 비교 등을 통해 주어진 취약한 함수와 수정 패치를 검증합니다. 실제 대규모 데이터셋에 적용한 결과, 높은 정확도를 보였으며, 레이블을 수정하여 재훈련했을 때 기존 탐지기의 성능 향상을 입증했습니다.

핵심 포인트

• VulValidate는 LLM 에이전트를 이용해 취약점 레이블의 신뢰성을 감사합니다.
• 동적 분석 및 런타임 비교를 통해 함수 레벨 귀속성(attribution)을 평가합니다.
• 실제 데이터셋 검토 결과, 전문가 합의가 높은 정확도를 보여주었습니다.
• 수정된 레이블로 재훈련 시 기존 탐지기의 F1 점수를 개선할 수 있습니다.