YARA 룰은 배포하기 쉽지만 매치를 시연할 악성코드 샘플은 저장·배포가 어려워 지속적 통합(CI), 재해복구 훈련, 재현 가능한 스캐너 검증을 복잡하게 만든다는 문제에서 출발한 연구다. 저자들은 결정론 우선 접근으로 YARA 조건을 해석하고, 실제 악성코드 동작을 재현하지 않으면서도 룰의 매치 조건을 만족하는 무해한 대체 샘플을 합성하는 시스템 Aray를 제시한다. 모델은 구성적 정규화나 유형화된 추출 폴백만 제안할 뿐 백엔드 소스나 바이너리 구조에는 관여하지 않는다. 공개 룰 416건을 평가한 결과 구성 가능성 사전 점검을 통과한 406건은 모두 원본 룰과 일치해 전체 97.6%(구성 가능 룰 기준 100%)의 성공률을 기록했으며, 실제 룰 생성 과정에서 모델 호출은 전혀 발생하지 않았다.

• •실제 악성코드 샘플 없이 YARA 룰 매치 조건을 만족하는 무해한 대체 샘플을 합성하는 시스템 Aray 제시
• •결정론 우선 접근으로 모델은 정규화·추출 폴백만 제안, 실제 구조 처리는 일반 코드가 담당
• •공개 룰 416건 중 구성 가능성 검증 통과 406건 전부(97.6%) 원본 룰과 매치 일치
• •룰 생성 과정에서 모델 호출이 전혀 없었음을 확인해 결정론적 설계 검증