본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)과 프롬프트 체이닝, 사고 연쇄 추론을 활용하여 RFC 문서로부터 정확한 유한 상태 머신(FSM)을 추출하는 새로운 에이전트 기반 프레임워크인 FlowFSM을 제안합니다. 기존 FSM 추출 기법의 확장성, 불완전한 적용 범위, 자연어 명세의 모호성과 같은 한계를 극복하기 위해, FlowFSM은 프로토콜 명세를 체계적으로 처리하고, 상태 전이를 식별하며, 에이전트 출력을 연결하여 구조화된 규칙 책을 구성합니다. FTP와 RTSP 프로토콜에 대한 실험 결과, FlowFSM은 높은 추출 정확도를 달성하면서 환각된 전이를 최소화하여 유망한 결과를 보여줍니다. 이는 사이버 보안 및 리버스 엔지니어링 분야에서 프로토콜 분석 및 FSM 추론 발전에 에이전트 기반 LLM 시스템의 잠재력을 강조합니다.
