CVE-Bench: LLM 에이전트의 실제 보안 취약점 해결 능력 평가

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핵심 요약

CVE-Bench는 20개의 실제 파이썬 프로젝트 보안 취약점(CVE)을 활용해 LLM 에이전트의 코드 수정 능력을 평가하는 벤치마크이다. OpenAI의 3개 모델과 Poolside의 2개 모델을 대상으로 Advisory, Diagnose, Locate 세 가지 프롬프트 조건에서 실험을 진행했다. 최고 성능 모델인 gpt-5.5조차 전체 50%의 해결률을 기록했으며, 모델들은 잘못된 파일 탐색, 예산 소진, 부분적 수정 등 반복적인 실패 패턴을 보였다. 비용 대비 성능 분석 결과, 고성능 모델과 저성능 모델 간의 해결률 차이는 크지 않아 비용 효율성 측면에서 소형 모델이 실무에 더 적합하다.

대상 독자

보안 패치 자동화 및 LLM 에이전트 프로덕션을 고려하는 개발자

의미 / 영향

현재 LLM 에이전트는 실제 보안 취약점 해결에서 신뢰할 수 있는 수준에 도달하지 못했다. 보안 패치 자동화 도입 시 모델의 성능보다는 비용 효율성과 실패 모드에 대한 대응 체계 구축이 우선되어야 한다.

섹션별 상세

CVE-Bench는 실제 오픈소스 프로젝트의 취약점과 수정 사항을 기반으로 구성되었으며, 에이전트가 샌드박스 환경에서 코드를 수정하고 보안 테스트를 통과하는지 평가한다.

평가 결과 최고 성능 모델인 gpt-5.5의 해결률은 50%에 불과하며, 모델들은 코드 수정 과정에서 잘못된 파일 탐색, 예산 제한으로 인한 작업 중단, 불완전한 수정 등의 구조적 실패를 겪는다.

Locate 프롬프트(위치 정보만 제공) 조건에서 모든 모델의 성능이 하락하며, 이는 모델이 코드 자체를 이해하고 취약점을 식별하는 능력이 아직 부족함을 시사한다.

비용 분석 결과, gpt-5.4-mini와 같은 소형 모델이 gpt-5.5 대비 25배 낮은 비용으로 유사한 수준의 해결률을 보여 실무 도입 시 비용 효율성이 높다.

실무 Takeaway

보안 패치 자동화 에이전트 도입 시, 최고 성능 모델보다 비용 효율적인 소형 모델을 우선 고려해야 한다.
에이전트의 실패 패턴(탐색 오류, 예산 소진)을 모니터링하여 작업 중단 시점을 관리하고, 불완전한 수정이 발생하지 않도록 검증 프로세스를 강화해야 한다.
Locate 조건에서의 성능 저하는 에이전트가 코드 문맥을 스스로 파악하는 능력이 부족함을 의미하므로, 프롬프트 설계 시 충분한 컨텍스트 제공이 필수적이다.

언급된 리소스

GitHubCVE-Bench Repository