이 논문은 취약점 검색, 스캐너 평가, 벤치마크 구축의 사실상 표준으로 쓰이는 NVD(국가취약점데이터베이스)의 CWE 라벨 신뢰도를 코드 의미론 기반으로 대규모 실증 측정했다. 근본원인·트리거조건·침해된 보안속성·취약점 메커니즘·영향을 구조화하는 seclometry 기법으로 CWEAgent 감사도구를 개발해, 100개 CVE 벤치마크에서 top-1 정확도 85%, 모호성 감안 정확도 92%를 달성했다. 2017~2026년 공개된 15,556개 오픈소스 CVE에 적용한 결과, NVD CWE 라벨과 코드 근거 라벨이 정확히 일치하는 비율은 49.70%에 불과했고, 31.37%는 분류체계 모호성 하의 대안적 해석, 3.63%는 증거와 불일치하는 명백한 오류였다. 434건의 확인된 오분류를 분석해 6가지 반복 오류 패턴을 도출해 CWE 노이즈가 개별 실수가 아닌 구조적 문제임을 규명했다.

• •NVD CWE 라벨 신뢰도를 코드 의미론 기반 seclometry 기법(CWEAgent)으로 대규모 실증 측정, 100개 CVE 벤치마크서 top-1 정확도 85%
• •2017~2026년 15,556개 CVE 분석 결과 코드 근거 라벨과 정확히 일치하는 비율은 49.70%에 불과
• •31.37%는 분류체계 모호성 하 대안적 해석, 3.63%는 증거불일치 명백한 오류로 확인
• •434건 오분류 분석으로 6가지 반복 오류 패턴 도출, CWE 노이즈는 구조적 문제임을 규명