개요AI-Powered Fuzz Diff(AIFD)는 AI 기술을 활용하여 퍼즈 테스트(fuzz testing) 결과 간의 차이를 정밀하게 비교(diff)하고, 보안 취약점 및 비정상 동작을 자동으로 분류·해석하는 차세대 동적 분석 기법입니다. 전통적인 퍼징은 랜덤 입력을 통해 충돌을 유도하지만, AIFD는 충돌 이후의 동작 패턴, 로그, 실행 흐름 차이를 AI가 인지하고 의미 기반의 변화 분석을 수행합니다. 이 글에서는 AIFD의 개념, 구성, 기술 요소, 적용 사례를 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AI 기반 퍼징 결과 분석 및 동작 차이 비교 자동화 기술로그, 트레이스, 결과의 의미적 diff 분석목적취약점 원인 및 영향 분석 자동화수동 디버깅 부담 완화필요성퍼징은 ..