Este artículo presenta KNighter, un novedoso enfoque para el análisis estático escalable de sistemas grandes (p. ej., el kernel de Linux) mediante Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM). Los analizadores estáticos existentes son difíciles de diseñar e implementar y se limitan a patrones de errores específicos. En lugar de analizar directamente sistemas grandes mediante LLM, KNighter genera automáticamente analizadores estáticos especializados utilizando patrones de errores históricos e información de parches. La precisión de estos analizadores se verifica comparándolos con los parches originales y se refina iterativamente para reducir los falsos positivos. Los resultados de la evaluación en el kernel de Linux demuestran que KNighter genera comprobadores de alta precisión que detectan diversos patrones de errores que los analizadores existentes no detectan. KNighter descubrió 92 nuevos errores críticos a largo plazo en el kernel de Linux (con una antigüedad promedio de 4,3 años), de los cuales 77 se confirmaron, 57 se corrigieron y a 30 se les asignaron números CVE. Esta investigación presenta un nuevo paradigma para el análisis estático escalable, fiable y trazable basado en LLM para sistemas del mundo real mediante la síntesis de comprobadores.
