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LLM을 사용하여 fuzzing dictionary를 생성하는 방식 차용. 비교할 벤치마크 필요.

dictionary가 있어야 하고, 사람이 생성한 것과 LLM이 생성한 것, 사람이 생성한 것 기반으로 LLM이 dictionary를 생성하였을 때의 비교, 더 나아가 분석 방식이 중요할 것으로 판단됨. 왜냐면 dictionary를 단순하게 LLM에 넣어서 나온 결과를 비교하는 것은 큰 의미가 없기 때문이죠..!!~! Dictionary를 LLM에 넣음 → 결과를 사용하여 퍼징 → 결과가 좋다. 끝! 흠.. 재미 없어.

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• 근데 굳이 다른 기술적인 요인을 사용해서 퍼징의 효율을 높일 수 있는데 굳이 dictionary를 upgrade할 이유가 있나?