AI가 정적 분석의 게임 체인저? Linux 커널 취약점 분석에서 빛나는 BugLens

본 기사는 LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 소프트웨어 정적 분석 프레임워크 BugLens에 대한 내용입니다. BugLens는 기존 정적 분석의 낮은 정밀도 문제를 해결하여 Linux 커널 취약점 분석에서 높은 정확도를 달성하고, 기존에 발견되지 않았던 취약점까지 발견하는 성과를 거두었습니다.

AI가 정적 분석의 게임 체인저가 될 수 있을까요?

소프트웨어 취약점 탐지를 위한 정적 분석은 필수적이지만, 대규모 코드베이스에서는 높은 오탐율로 인해 효율성이 떨어지는 것이 현실입니다. 특히 리눅스 커널과 같은 방대한 코드에서는 정밀도와 확장성 사이의 딜레마에 빠지기 쉽죠. 단순화된 취약점 모델링과 경로 및 데이터 제약 조건의 과도한 근사화가 이러한 문제의 원인입니다.

최근 각광받고 있는 대규모 언어 모델(LLM)은 코드 이해에 탁월한 능력을 보여주지만, 프로그램 분석에 단순히 적용하면 내재적인 추론 한계로 인해 신뢰할 수 없는 결과를 초래합니다.

BugLens: LLM을 활용한 정적 분석의 새로운 지평

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 BugLens입니다. Li Haonan 등 연구진이 개발한 BugLens는 기존 정적 분석의 정밀도를 획기적으로 향상시키는 후처리 프레임워크입니다. BugLens는 LLM을 안내하여 전통적인 분석 단계를 따르도록 함으로써, 보안 영향을 평가하고 정적 경고와 관련된 제약 조건을 검증합니다.

BugLens의 핵심 기능

• LLM 기반 후처리: LLM을 활용하여 정적 분석 결과를 재검토하고 오탐을 줄입니다.
• 정밀도 향상: Linux 커널 버그에 대한 실험에서 정밀도를 0.10(기존)에서 0.72로 대폭 향상시켰습니다. 이는 오탐률을 현저히 감소시키고, 실제 취약점 발견율을 높인다는 것을 의미합니다.
• 미발견 취약점 발견: BugLens는 기존에 발견되지 않았던 4개의 리눅스 커널 취약점을 새롭게 발견했습니다.

결론: LLM과 정적 분석의 시너지 효과

BugLens는 LLM을 체계적으로 활용하여 정적 분석의 정확성과 효율성을 크게 높였다는 점에서 큰 의의를 지닙니다. 이 연구는 LLM이 단순한 코드 이해 도구를 넘어, 소프트웨어 보안 분야에서 핵심적인 역할을 할 수 있음을 보여주는 중요한 사례입니다. 하지만, LLM의 추론 한계를 완전히 극복하기 위해서는 지속적인 연구개발이 필요하며, 실제 적용에 앞서 신중한 검토가 필요하다는 점을 강조합니다.

연구진: Li Haonan, Hang Zhang, Kexin Pei, Zhiyun Qian