CHISEL은 테스트 스위트 없이도 바이너리에서 고수준 소스코드를 복원하는 AI 기반 디컴파일 프레임워크다. Ghidra가 생성한 읽기 어려운 pseudo-C 코드를 컴파일러 정적분석과 커버리지 기반 퍼저의 차등분석 피드백으로 반복 개선하며, 반복 간 발산 이력 기억과 최적 후보 보존 기법을 결합했다. x86-64용 120개 ExeBench 함수를 O0~O3 네 가지 최적화 수준과 스트립/언스트립 버전으로 평가한 결과, 평균 2.1회 반복만으로 재컴파일률 96.1%, 재실행률 79.8%를 달성했고 1세대 실행 오류의 26%를 복구했다. 피드백 오라클의 오탐률은 9.4%에 불과해 기존 LLM 기반 디컴파일 연구 두 편보다 뛰어난 성능을 보였다.

• •테스트 스위트 없이 컴파일러 정적분석+퍼저 차등분석만으로 의미론적 코드 복원을 수행하는 프레임워크
• •120개 ExeBench 함수, 4개 최적화 수준(O0-O3)에서 평균 2.1회 반복으로 재컴파일률 96.1% 달성
• •재실행률 79.8%, 1세대 실행 오류의 26%를 복구하며 피드백 오라클 오탐률은 9.4%에 불과
• •오픈웨이트 모델 Gemma4:31b를 사용해 기존 LLM 기반 디컴파일 선행연구 2건 대비 우수한 성능 입증