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초록·키워드
대규모 언어 모델(LLM)을 코드 보안 심사자로 활용하려는 시도가 늘고 있으나, 평가 기준이 모델 내부에 암묵적으로 존재하고 판정 일관성도 검증되지 않는다. 본 연구는 보안 정책을 외재화하여 LLM은 항목별 위반만 판정하고 등급은 결정적 함수가 산출하는 PolicyGrader를 제안한다. PrimeVul의 취약-패치 쌍으로 판별력과 반복 일관성을 예비 측정한 결과, 정책 기반 방식은 직접 판정보다 판별력이 낮았고 온도 0에서의 반복 판정은 완전히 일관되었으나 타당성을 보장하지는 못하였다. 판별력의 한계는 등급 규칙이 아니라 심사 모델이 유사한 취약-패치 코드를 구분하지 못하는 데 있었으며, 이 경향은 Llama-3.1-8B에서도 재현되었다.
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