Основные понятия
대규모 언어 모델과 인간 피드백 강화 학습을 활용하여 실제 운영 환경과 유사한 소프트웨어 결함 시나리오를 자동으로 생성하고 테스팅에 활용할 수 있는 혁신적인 방법론을 제안한다.
Аннотация
본 논문은 소프트웨어 결함 주입(Software Fault Injection, SFI) 기술의 한계를 극복하기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 기존 SFI 도구들은 예정된 결함 모델에 의존하여 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 복잡한 결함 시나리오를 충분히 반영하지 못하고, 테스터의 전문성과 많은 수작업이 요구되는 문제가 있었다.
이를 해결하기 위해 본 논문은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 인간 피드백 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 기술을 활용한 새로운 SFI 방법론을 제안한다. 이 방법론은 다음과 같은 핵심 단계로 구성된다:
- 자연어로 결함 시나리오 정의: 테스터가 자연어로 결함 시나리오를 기술하면 NLP 엔진이 이를 분석하여 LLM이 이해할 수 있는 형식으로 변환한다.
- LLM을 활용한 결함 코드 생성: LLM이 입력된 결함 시나리오를 바탕으로 실행 가능한 결함 코드를 자동으로 생성한다.
- RLHF를 통한 결함 코드 개선: 테스터가 생성된 결함 코드를 검토하고 피드백을 제공하면, RLHF 메커니즘이 이를 LLM에 반영하여 결함 코드를 점진적으로 개선한다.
- 자동화된 결함 코드 통합 및 테스팅: 개선된 결함 코드를 대상 소프트웨어 시스템에 자동으로 통합하고, 이를 활용하여 소프트웨어 시스템의 견고성을 평가한다.
이러한 방법론을 통해 실제 운영 환경과 유사한 복잡한 결함 시나리오를 자동으로 생성하고, 테스터의 수작업을 최소화하여 소프트웨어 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
Статистика
"소프트웨어 시스템이 복잡해지고 사회 전반에 걸쳐 중요해짐에 따라 신뢰성, 안전성, 보안을 보장하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다."
"기존 SFI 도구들은 예정된 결함 모델에 의존하여 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 복잡한 결함 시나리오를 충분히 반영하지 못하고, 테스터의 전문성과 많은 수작업이 요구되는 문제가 있었다."
Цитаты
"테스터가 자연어로 '프로세스 A와 B 간의 경쟁 조건을 조건 C가 충족될 때 발생시키는' 결함 시나리오를 기술하면, 시스템이 이에 해당하는 결함 코드를 자동으로 생성할 수 있다."
"RLHF 메커니즘을 통해 테스터의 피드백을 LLM에 반영함으로써, 생성되는 결함 코드가 점점 더 테스터의 요구사항과 실제 운영 환경을 반영하도록 개선될 수 있다."