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초록·키워드
소프트웨어 공급망 보안의 중요성이 증가함에 따라, 소프트웨어 자재 명세서(Software Bill of Materials, SBOM)의 신뢰성과 일관성을 확보하는 것이 핵심 과제로 대두되고 있다. 본 연구는 동일 프로젝트의 다양한 버전에서 생성된 SBOM 문서 간 유사도 분석을 통해 위조 가능성을 탐지하고, 변경 이력을 자동으로 분석하는 기법을 제안한다. 이를 위해 공개 SBOM 데이터셋에 대해, 사전학습된 언어 모델을 이용하여 각 문서를 임베딩한 후 코사인 유사도 기반으로 비교하였다. 이후OpenAI GPT-4o를 활용한 거대언어모델 기반 에이전트를 통해 실제 변경된 구성 요소를 식별하고, 사용자가 이해할 수 있는 설명 보고서를 생성하였다. 실험 결과, 본 기법은 기존의 단순 비교 방식에 비해 위조 탐지 정확도와 변경 이력 해석 측면에서 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 SBOM 기반 보안 검사를 자동화하고, 신뢰 가능한 변경 이력 관리 도구 개발의 초석을 마련하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본문·목차
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