본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 대규모 시스템(예: 리눅스 커널)의 정적 분석을 확장 가능하게 수행하는 새로운 접근 방식인 KNighter를 제시합니다. 기존의 정적 분석기는 설계 및 구현이 어렵고, 특정 버그 패턴에 한정되는 한계가 있습니다. KNighter는 LLM을 직접 사용하여 대규모 시스템을 분석하는 대신, 과거 버그 패턴과 패치 정보를 활용하여 특화된 정적 분석기를 자동으로 생성합니다. 이렇게 생성된 분석기는 원본 패치와 비교하여 정확성을 검증하고, 반복적인 개선 과정을 통해 오탐을 줄입니다. 리눅스 커널에 대한 평가 결과, KNighter는 기존 분석기가 발견하지 못한 다양한 버그 패턴을 감지하는 고정밀도 검사기를 생성하는 것으로 나타났습니다. KNighter는 리눅스 커널에서 92개의 새로운 중요한 장기 잠재 버그(평균 4.3년)를 발견했으며, 그중 77개는 확인되었고, 57개는 수정되었으며, 30개는 CVE 번호가 할당되었습니다. 이 연구는 검사기 합성을 통한 실제 시스템을 위한 확장 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 추적 가능한 LLM 기반 정적 분석에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다.
