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Automated detection of atomicity violations in large-scale systems

Created by
  • Haebom

저자

Hang He, Yixing Luo, Chengcheng Wan, Ting Su, Haiying Sun, Geguang Pu

개요

본 논문은 인터럽트 기반 프로그램에서 원자성 위반을 검출하기 위한 하이브리드 프레임워크인 Clover를 제안합니다. Clover는 정적 분석과 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트를 통합하여 실제 프로그램에서 원자성 위반을 감지합니다. 정적 분석을 통해 중요 코드 조각과 연산 정보를 추출하고, 전문가 에이전트는 도메인 특정 지식을 활용하여 원자성 위반을 감지하며, 판사 에이전트가 이를 검증하는 다중 에이전트 프로세스를 수행합니다. RaceBench 2.1, SV-COMP, RWIP에 대한 평가 결과, Clover는 92.3%/86.6%의 정밀도/재현율을 달성하여 기존 방식보다 F1-score 기준 27.4-118.2% 향상된 성능을 보였습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM 기반의 하이브리드 접근 방식을 통해 기존 정적 분석의 한계를 극복하고 원자성 위반 검출 성능을 크게 향상시켰습니다.
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실제 프로그램에 대한 효과적인 원자성 위반 검출 가능성을 보여주었습니다.
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다중 에이전트 시스템을 통해 도메인 특정 지식을 효과적으로 활용할 수 있음을 입증했습니다.
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한계점:
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LLM 에이전트의 성능은 LLM 모델의 품질에 의존적일 수 있습니다.
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복잡한 프로그램이나 특수한 도메인에 대한 적용성 및 일반화 가능성에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
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정적 분석 단계에서의 오탐 가능성과 이에 대한 처리 방안에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
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