이 논문은 LLM 기반 소프트웨어 취약점 탐지에서 소스 코드를 어떻게 표현하느냐가 성능에 큰 영향을 미친다는 점에 착안해, 추상구문트리(AST)보다 간결하게 제어흐름·조건·실행 동작을 인코딩하는 행동트리(BT)를 대안적 중간 표현으로 제시한다. 연구진은 Java 소스코드를 AST로 파싱한 뒤 BT로 변환하는 전처리 단계를 제안하고, Juliet Java 테스트 스위트의 460개 샘플에 대해 원본 소스코드·AST·BT 세 가지 표현으로 양자화된 로컬 LLM인 Mistral Small 3.2 24B의 탐지 성능을 비교했다. 짧은 코드 샘플에서는 BT 표현이 재현율을 높였고 원본 소스코드는 정밀도가 더 높았으며, 긴 샘플에서는 BT가 원본 표현보다 전반적 성능이 우수하면서도 컨텍스트 창에 들어맞은 반면 다수의 AST는 컨텍스트 한계를 초과했다. 이는 BT가 양자화된 로컬 LLM 기반 취약점 탐지에 유용한 압축 구조 표현이 될 수 있음을 시사한다.

• •AST보다 간결한 행동트리(BT)를 LLM 기반 취약점 탐지의 대안 중간 표현으로 제안한다.
• •Java 소스코드를 AST로 파싱한 뒤 BT로 변환하는 전처리 파이프라인을 구축했다.
• •Juliet 테스트 스위트 460개 샘플에서 원본 코드·AST·BT 세 표현의 탐지 성능을 비교했다.
• •짧은 샘플에서는 BT가 재현율을, 원본 코드가 정밀도를 각각 더 높였다.
• •긴 샘플에서는 다수 AST가 컸텍스트 한계를 초과한 반면 BT는 한계 내에서 더 나은 성능을 보였다.