Essays on Park, Geon (re-st)

한국의 능묘 조각(문인석 및 동자석) 심층 분석: 도상학적 기원과 디아스포라의 역사

Sat, 17 Jan 2026 10:22:31 +0900

1. 서론: 사진 속 석상들의 정체

예전에 용산 미군부대와 일본 도쿄 국립박물관을 방문했을 때 찍어두었던 석상 사진들을 다시 꺼내 보았다. 얼핏 보면 검게 그을리고 마모된 얼굴이 마치 서양의 ‘그림 리퍼 (Grim Reaper)‘나 무속 신앙의 저승사자처럼 보여 섬뜩한 느낌을 주기도 한다. 과연 이들은 죽음을 부르는 사신일까, 아니면 무언가를 지키는 수호신일까?

이들의 정체는 망자를 영원히 보필하고 능묘를 수호하기 위해 세워진 문인석(文人石) 과 동자석(童子石) 이었다. 이들은 단순한 정원 장식이나 공포의 대상이 아니라, 조선시대 유교적 세계관이 투영된 ‘효(孝)‘와 ‘충(忠)‘의 결정체이자, 당시의 복식사와 조각 미학을 보여주는 중요한 역사적 사료다.

기계 학습을 다시 묻다.md

Wed, 24 Dec 2025 18:00:00 +0900

(에세이) KAIST의 '넙죽이' 과잉 시대: 나는 왜 지성의 전당에서 '안전한 귀여움'에 지쳤는가

Thu, 30 Oct 2025 18:00:00 +0900

카이스트 교정, 그중에서도 미래의 석학들을 불러 모으는 대학원 모집 포스터 앞에서 나는 잠시 멈춰 선다.

인류의 지식 경계를 넓히기 위한 치열한 탐구를 제안하는 그 자리에, 어김없이 ‘넙죽이’가 해맑게 웃고 있다. 성별도, 나이도, 심지어 뚜렷한 종(種)의 특성조차 삭제된 이 매끈한 생명체는 이제 친근함을 넘어 지적 피로감을 유발한다.

넙죽이 자체는 훌륭한 마스코트다. 학생들에게 소속감을 주고, 딱딱할 수 있는 학교 이미지를 부드럽게 만드는 데 성공했다.

문제는 이 ‘성공’에 도취된 나머지, 모든 메시지를 넙죽이라는 단 하나의 필터로만 내보내려는 안일함이다. 양자역학의 새로운 지평을 여는 연구실 소개든, 복잡한 금융공학의 세계로 초대하는 공고든, 넙죽이는 그저 동일하게 웃으며 모든 것의 무게를 균일하게 깎아내린다.

(펌) [주말N수학] 챗GPT, 수학자에게 위협이 될까

Fri, 26 Sep 2025 13:48:30 +0900

2023년 6월의 글이다. 당시는 ChatGPT 자체가 언어모델, 내지는 일반인이 쉬이 사용 가능한 AI모델의 대명사로 불리던 시기라는 점이 주목된다. 지금처럼 형식 검증기를 뒤에 붙여 쓰는 모델이 거론되지 않았고, 단순히 ChatGPT의 역량이 얼마나 되는지 가늠되지 않아 무언가를 계속 시켜 보던 시절이었다.

2025년 9월 현재에 읽으니 다음 구절들이 인상깊다.

고등학생이나 대학생, 심지어는 일부 대학원생에게는 좋은 멘토가 될 수 있다고 생각해요. 교과서 수준의 수학 문제에는 어느 정도 괜찮게 답변하니까요. 물론 사람이 더 낫겠지만요. 사람은 일주일에 몇 시간만 만날 수 있지만, AI는 원하면 언제든지 이용할 수 있다는 장점도 있지요."

수학과 AI

Fri, 26 Sep 2025 13:47:27 +0900

트위터

https://x.com/Hesamation/status/2012271761702666340 가능한 한 어린 나이에 수학을 배우는 데 충분한 시간을 투자하면 엄청난 투자 수익률(ROI)을 얻을 수 있습니다. AI 학습의 첫 단계는 “주의력만 있으면 된다"는 글을 읽는 것이 아닙니다. 이건 수학이야. https://x.com/TheVixhal/status/2012140932054106547

https://x.com/Franc0Fernand0/status/2009214857342505219 내가 읽어본 최고의 수학책 중 하나: MIT의 “컴퓨터 과학을 위한 수학” 문체가 훌륭하고 모든 것을 다루고 있습니다. - 선형대수 - 시리즈 - 논리 - 확률 - 정수론 - 그래프 PDF 파일은 여기에서 찾으실 수 있습니다.

주간 글쓰기 Usable Fuzzing.md

Thu, 04 Sep 2025 00:00:00 +0900

최근 조합론 증명에 활용되는 Flag algebra 강연을 듣고, 조합론 박사님께 물어보니 자신은 그것도, 또한 Lean도 쓰지 않는다고 했다. 솔직히 전산에서는 AI가 수학에서 뭐든지 할 수 있다는 그런 분위기가 있고 그에 맞춰 AI수학대학원도 생기고 있는데, 선배는 무덤덤한 것이다. 왜냐면 그걸 쓰는 쪽은 자기 증명이 맞는지 불안한 쪽에서 쓰는 것이고 조합은 그렇지 않다는 것이다. 증명하는 건 무조건 좋은 것임에도, 품이 많이 들기 때문에 귀찮을 것이다. 퍼징도 사실 우리가 커밋을 할 때마다 의심지점을 직접 힌트를 준다던가, 정적분석기가 중간에 오류를 내서 뻗으면 절대 고치고 싶지 않고 그냥 넘기고 싶을 것이다. AI 바이브 코딩도 매번 사람한테 물어보고 또 하다가 뻑나고 귀찮지 않은가. 이런게 없이 매끄러울 때 비로소 제대로 usable할 것이다. 이 때 가장 중요한 게 정적분석기이다. 정적분석이 아니 ㄴ다른 부분은 매우 간단하지만 정적분석이 여러 가지 오류의 가짓수를 늘린다. 즉 완전한 정적분석기가 있어야 한다. 어떤 게 중요할까? 하나, 가능한 모든 피쳐가 동작되어야 한다. 내가 C에다가 C++ 코드를 좀 덧댔는데 , 다루지 않은 opcode라고 오류가 나면 안될 것이지만, 현재는 미구현 부분은 에러나도록 되어 있다. slicing을 위해서라면, 구현이 안된 부분은 좀더 간단하게 넘길 수 잇어야 한다. 둘, 너무 분석이 오래걸릴 경우 넘길줄 알아야 한다. 현재 오래걸리는 부분의 이유는 pre-processing이나, implicit call의 가짓수가 너무 많아 처리가 오래걸리는 경우다. inlining이랑, constant propagation으로 해결하고 있으며 이는 ..

Our work for no targets.md

Fri, 22 Aug 2025 00:00:00 +0900

AI does math olympiad. How about open problems.md

Thu, 07 Aug 2025 00:00:00 +0900

Implementation on AFL++ has cons too.md

Thu, 24 Jul 2025 00:00:00 +0900

PLDI 2025에 가서.md

Sun, 29 Jun 2025 21:00:00 +0900

(Essay) My trip to PLDI 2025

Effective Target Grouping for Our work.md

Fri, 23 May 2025 00:00:00 +0900

WAFLGo as our comparison not a good idea.md

Thu, 15 May 2025 00:00:00 +0900

Environmental Factors Leading to Bias in Fuzzing.md

Fri, 25 Apr 2025 00:00:00 +0900

Revisiting Memory Safety for Modern Concurrency.md

Fri, 11 Apr 2025 00:00:00 +0900

Reducing Latency for Efficient Research.md

Fri, 28 Mar 2025 00:00:00 +0900

Debugging Custom Fuzzing Development on AFL.md

Fri, 21 Mar 2025 00:00:00 +0900

Related Work on Multi-Target Fuzzing.md

Fri, 28 Feb 2025 00:00:00 +0900

DIKUW 모델과 AI 시대의 연구자 역량.md

Thu, 13 Feb 2025 00:00:00 +0900

FishFuzz 논문의 평가 단락을 읽으며.md

Thu, 30 Jan 2025 00:00:00 +0900

퍼징 도구를 건드릴 때는 체크섬에 주의하세요.md

Thu, 16 Jan 2025 00:00:00 +0900

정보보호대학원 세미나를 들으며.md

Fri, 03 Jan 2025 00:00:00 +0900

Abstract 정보보호대학원 세미나에서 다양한 분야의 전문가를 만나며 연구와 삶에 대한 통찰을 얻었다. 연구의 관점 확장, 소통과 열정의 감화 효과, 그리고 연구 외적 삶 준비의 중요성 등을 깨달았고, 더불어 조교 활동을 통해 간단한 환경에서도 여러 돌발 상황이 발생함을 깨닫게 되었다.

정보보호대학원 세미나에서 조교 겸 학생으로 한 학기 동안 8명의 연사님과 다양한 주제를 접하며 큰 배움을 얻었다. 각 분야의 전문가들을 멀리 가지 않고 바로 만날 수 있다는 건 큰 행운이었고, 익숙한 연구의 과업에서 벗어나 새로운 관점을 가질 기회가 되었다.

쉬운 전문용어가 필요한 이유.md

Fri, 20 Dec 2024 00:00:00 +0900

정의 사용 그래프를 빨리 만드는 방법.md

Fri, 06 Dec 2024 00:00:00 +0900

보고서의 평가 단락이란.md

Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0900

Topuzz 연구를 보고서로 요약하는 작업에서 결과 평가를 정리하는 역할을 맡았다. 이후 태은 님이 실험의 정성적인 평가를 더 추가하기로 하셨는데, 그 와중에 글의 내용을 문맥에 맞게 가다듬고 수정하는 일도 같이 진행하셔서 이후 보고서는 몰라보게 달라졌다. 수정 이후 설득의 힘이 더 강해진 것 같다. 나는 그 수정 사항 중 가장 중요한 이 세 가지를 오래 기억할 것이다. 첫째, 보고서의 맥락에서 결과를 어떻게 해석해야 하는지 설명했다. 예를 들어, 나는 Topuzz가 XX보다 결과가 일부 좋다는 것을 ‘특기할 만하다’고 했지만, 수정된 글은 ‘(Topuzz의 접근법)이 (XX의 접근법)보다 효과적일 수 있다’고 서술하고 있다. 또한 ‘결과를 보면, Topuzz의 XX기술이 효과가 있다’는 건조한 평가는, ‘타 기술은 XX하지 않기 때문에 문제가 생기고, Topuzz는 XX함으로써 이러한 문제를 해결한다’로 업그레이드할 수 있었다. 둘째, 용어가 통일되었다. 이로써 글의 핵심 메시지 이외의 요소가 줄었다. 긴 입말은 짧은 글말, 한자어로 합쳐지며 가독성을 높였는데, ‘같은’은 ‘동일한’, ‘성능을 높이는’은 ‘효율적’, ‘5개 중 3개와 애매한 1개’는 ‘대부분’이 되었다. 셋째, 문장이 긍정적으로 전달되도록 쓰였다. 예를 들어, 우리 기술 XX가 YY를 예방한다면 ‘다른 도구는 YY하고 있다’가 아니라 ‘우리 기술은 XX하기 때문에 더 빠르다’로 서술한다. 또한 얼핏 안 좋아 보이는 결과에서 좋은 점이 있어 강조하려면 ‘XX인 이 경우 YY이다’ 대신 ‘이 경우 XX이지만 YY다’로 표현하여, 이 문장이 긍정적인 내용임을 강하게 드러낸다. 안 좋은 일 XX가 딱 한 번 있던 경우에는 ‘XX한 유일한 경우’가 아닌 ‘유일하게 XX한 경우’로 바꾸어, 읽는 시각에서 부정적인 느낌을 세게 받지 않도록 쿠션을 깔았다. 다시 읽어 보니 보고서도 많은 부분 논설문이었다. 태은 님의 글은 결과평가 섹션을 기술의 세일즈 포인트로 바라보고 있었다. 반면 나는 여기를 기술이 멀쩡하다는 알리바이로 바라보고 있었던 것 같다. 그 관점의 차이가 서술로 이어져, 글의 설득력을 바꾼다는 걸 알고 나니, 잊지못할 교훈을 얻게 되었다.

우리 퍼징 고르게 고르게.md

Fri, 08 Nov 2024 00:00:00 +0900

퍼징 연구 신뢰 확보는 통제된 실험환경에서부터.md

Thu, 24 Oct 2024 00:00:00 +0900

탐색과 활용 기법의 퍼징 적용례와 아이디어.md

Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0900

퍼징의 성능을 분석하는 두 가지 방법.md

Thu, 03 Oct 2024 00:00:00 +0900

퍼징은 대량의 데이터를 생성하는 작업이며, 이를 통해 테스트 효율성을 평가할 방법을 연구자는 늘 생각해야 한다. 현재 우리는 AFL 기반의 퍼징 도구에 고유의 전략을 넣어 확장하고 있으며, 그 과정에서 성능 분석에 두 가지 방법을 활용하고 있다. 첫째는 퍼징 도구의 상태를 바탕으로 하는 관측이다. 시드 생성 속도, 탐색 속도, 덮이 등을 시간 단위로 기록하여, 우리가 적용한 전략이 프로그램 탐색에 미치는 영향을 평가할 수 있다. 퍼징 도구의 상태는 반투명 퍼징인 AFL에서 가장 의미 있는 관찰거리이기 때문에, 이미 성능의 하락 없이 결과를 출력하고 또 실시간으로 볼 수 있도록 코드가 구성되어 있으므로 간편하다. 둘째는 프로그램의 각 부분이 얼마나 탐색되었는지를 분석하는 것이다. 이 방법은 목표하는 오류 재현의 지연 원인을 파악하는 데 유용하며, 성능 개선을 위한 아이디어 구상에 큰 도움이 된다. 그러나 AFL의 덮이 관리법상 실행 경로를 바로 확인할 수 없으므로, 퍼징에 사용된 입력들은 대상 프로그램에 실행 경로를 출력하는 장치 매달기(instrumentation) 를 한 채로 다시 돌려야 하고, 이 속도가 느리기 때문에 퍼징에 영향을 주지 않도록 따로 이뤄져야 한다. 더욱이, 대상 프로그램의 코드에 대한 상세한 이해가 없다면 이 관측만으로 퍼징이 어디에서 막히는지를 파악하긴 어렵다. 따라서, 대상 프로그램들을 하나하나 이해하고 섬세한 전략으로 격파해 나간다는 느낌으로 일을 진행해야 한다. 퍼징 연구자는 퍼징 도구의 성능을 지속적으로 분석하고 개선하기 위해 대상 프로그램에 대한 심층적 이해와, 퍼징 상태를 기록하는 방법론에 신경써야 한다. 특히 벤치마크의 특성을 깊이 이해하고 창의적으로 접근하는 것이 중요하다. 그러나 최근 단순히 퍼징에 넣을 좋은 사전데이터와 에너지를 분배하는 하나의 휴리스틱을 발견하기만 하면 될 것이라는 생각에 매여 있었음을 반성한다. 연구자로써 벤치마크를 잘 이해하고, 어떤 변수를 기록하고 무엇을 통찰할지 창의성을 발휘해야 한다.

퍼징의 다양한 결과 측정 방법 (2페이지).md

Mon, 30 Sep 2024 00:00:00 +0900

AFL의 휴리스틱 알고 쓰기.md

Fri, 27 Sep 2024 00:00:00 +0900

지향성 퍼징을 위해 정적분석기를 고친다면 (흐름 둔감 정적 분석).md

Fri, 16 Aug 2024 00:00:00 +0900

% 기 - 코드는 빠르게 변하며 이를 제때 검증하려면 insensitive하지 않은 분석이 필요하다. % 승 - 다음의 flow-, context-, 등의 insensitive 분석이 있다. % 전 - 쓰이는 실예는 다음과 같이 있다. % 결 - 이러한 접근법으로 def-use graph program slicing을 어떻게 빠르게 할까

Abstract

코드는 빠르게 변하며, 이를 효과적으로 검증하기 위해서는 둔감 (insensitive) 분석이 필수적이다. 이 글에서는 흐름 둔감 분석의 정의와 사용례를 소개하고, 이를 다중 지향성 퍼징을 위한 정적 분석기의 정의-사용 그래프 생성 작업에 어떻게 적용할지 논한다.

우수한 연구를 만드는 것도 숙달되고 익숙해질까.md

Fri, 19 Jul 2024 00:00:00 +0900

Abstract

내 연구는 지향성 퍼징을 개선하여 다양한 목표 지점을 효과적으로 노리는 방법을 탐구한다. 실시간 정보와 비트맵을 활용한 접근 방식을 제안했지만, 기술적으로 손볼 구멍들이 많다. 우수한 연구를 달성하기 위해 필요한 지속적인 노력과 헌신에 대해 생각해보며, 스스로 익숙해지기까지 노력이 필요하다는 걸 인정하고 최선을 다하기로 다짐한다.

본문

% 기 - 논문은 최고 수준으로 세상의 지식을 넓혀 가는 것이다. 나 따위가? 나는 아이디어도 간단하다. % 승 - 아이디어는 간단하지만 구현에서 애를 먹기 쉽다. % 전 - 우수한 연구를 만들기 위해서 무엇이 필요할까? 메져먼트도 중요하다. % 결 - 우수한 연구를 만드는 것도 숙달되고 익숙해질까? 이게 단순 심리 문제일까? 고민이 된다.

다중 지향성 퍼징으로 승강기 사고 예방하기.md

Fri, 05 Jul 2024 00:00:00 +0900

[분류] 에세이

Abstract

환경에 구애받지 않고 소프트웨어를 동작하기 위한 리호스팅 기술을 알아보고, 이를 퍼징과 결합하여 IoT 기기 펌웨어의 안전성을 실험하는 방법을 알아본다. 다중 지향성 퍼징은 IoT 펌웨어 검증에 아주 중요한 기술이 될 것이다. 일반적 바이너리에 적용할 때와 다른 점을 조사하고, 그에 맞는 지향성 정적분석 다변화를 제안한다.

본문

% 2024-07-04 % 기 - AFL 에서는 binary I/O만 적용이 가능하다. % 승 - IoT device를 소프트웨어 실행으로 내릴 수 있다. % 전 - 수동 리버싱 을 거치면 완전해지며, 실예는 다음과 같이 있다. % 결 - 이러한 접근법으로 내 문제를 어떻게 접근할까

퍼징과 콘콜릭 테스팅에서의 커버리지 향상 전략 비교.md

Fri, 07 Jun 2024 00:00:00 +0900

Abstract

콘콜릭 테스팅이 사용하는 다양한 기술적 접근을 알아보고 이와 무지향성 퍼징을 비교 분석하여 프로그램 커버리지를 효과적으로 증가시키는 방법을 탐색해 본다. 무지향성 퍼징의 한계를 극복하기 위해 콘콜릭 테스팅에서 사용하는 다수의 상태 특징을 활용하면 어떨지 제안한다.

본문

% 기 - 집중하는 콘콜릭 테스팅이란 이러하다. % 승 - 무엇을 했는가 % 전 - 뭐가 나아졌나 % 결 - 이러한 접근법으로 내 문제를 어떻게 접근할까

콘콜릭 테스팅은 구체적 실행과 기호적 실행을 결합하여 프로그램의 모든 가능한 경로를 체계적으로 탐색하고, 분기문의 조건을 분석한다. 이 기법은 프로그램을 실행하면서 변수를 기호로 대체하여 각 경로의 제약 조건을 확인하지만, 경로 폭발 문제로 인해 모든 경로를 검사하는 것은 어렵다. 따라서 테스트 목적에 맞게 특정 경로에 집중하는 선택이 필요하다.

안전 시스템을 위한 신호시제논리와 모델검증.md

Fri, 24 May 2024 00:00:00 +0900

Abstract

안전이 필요한 소프트웨어 시스템이 연속적 요구사항을 가질 때에는 검증이 어려웠지만, 최근 국내에서 연속적 요구사항을 이산적 시그널의 집합으로 요약해 모든 경로를 검증하는 검증법이 개발되었다. 안전을 보장하는 검증법은 속도가 장점인 테스팅을 보완할 수 있다.

본문

% 기 - 이러한 시스템이 개발되었다. % 승 - 어려웠던 이유는 무엇인가 % 전 - 어떻게 했는가 % 결 - 이러한 접근법으로 내 문제를 어떻게 접근할까

국내에서 신호시제논리를 이용한 모델검증법이 개발되면서 안전 시스템의 신뢰성을 높이는 데 기여하고 있다. 신호시제논리는 연속적 시스템의 요구사항을 명세하는 논리 체계이며, 모델검증은 이러한 논리를 기반으로 시스템이 주어진 요구사항을 만족하는지 확인하는 기술이다. 소프트웨어가 복잡해지면서 안전성 검증이 중요해지는 시점에 사이버물리시스템, 의료기기, 사물인터넷 등 연속값을 다루면서 안전이 중요한 시스템의 검증이 가능해진다는 건 대단한 희소식이다.

RSA와 동형암호.md

Fri, 10 May 2024 00:00:00 +0900

Abstract

RSA는 정수론을 기반으로 한 대표적인 공개키 암호화 방식이다. RSA를 사용하여 암호화된 메시지들을 곱하면, 이는 평문의 곱을 암호화한 결과와 같다. 이러한 특성은 암호화된 데이터의 연산을 외부에 안전하게 위탁할 수 있는 장점을 제공한다. 이는 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 유용하게 활용될 수 있다.

본문

RSA는 정수론에 기반을 둔 대표적인 공개키 암호화 방식이다. 이 방식은 두 개의 소수 $p$와 $q$를 이용하여 공개키와 개인키를 생성한다. 공개키는 $n = pq$와 $e$로 구성되며, 개인키는 $d$로 이루어져 있다. RSA의 암호화 과정은 $c = m^e$ mod $n$ ($m$은 평문, $c$는 암호문)이고 복호화는 $m = c^d$ mod $n$으로 수행된다. 복호화 결과가 원래의 평문 $m$이 될 $e$와 $d$는 정수론의 오일러 정리를 활용해 찾을 수 있다. 개인키 $d$는 $n$과 $e$에 기반하여 결정되지만, $n$의 소인수 $p$와 $q$ 없이는 유도하기 어렵다. 두 소수의 곱을 소인수분해하기는 매우 어렵다는 소수의 특성 때문에 RSA는 매우 안전하다고 알려져 있다.

엑셀의 자동완성 기술이 규칙을 찾는 방법.md

Fri, 26 Apr 2024 00:00:00 +0900

Abstract

엑셀의 자동완성 기술은 사용자가 입력하는 데이터를 만들어낼 명령어를 역으로 추론해 낸다. 이 기술은 엑셀을 넘어서 관찰-분류에서도 쓰이는데, 현재는 데이터의 성질에 따라 다른 문법을 사용하지만, 해당 기술이 광범위하게 사용되면 한 가지 공통 문법이 제시될 수도 있을 것이다.

본문

엑셀의 자동 완성 기능은 사용자가 몇 개의 예를 입력하면 나머지 데이터를 추론하여 채워주는 유용한 도구다. 왼쪽 열 가득히 사람 이름이 채워져 있다고 하자. 오른쪽 열 첫 칸에 왼쪽 사람의 성을 한 번 적기만 해도 엑셀이 열의 나머지 칸 모두에 성을 자동으로 채워주며, 사용자는 $$ $$ 같은 복잡한 함수를 몰라도 된다.

MODFuzz - 다른 관점의 지향성 퍼징.md

Fri, 12 Apr 2024 00:00:00 +0900

Abstract

MODFuzz는 지향성 퍼징의 이점을 USB 드라이버 검증 문제에 최초로 적용하고자 많은 발품을 팔고 휴리스틱을 동원한다. 휴리스틱과 연구 문제 간 관계를 명쾌하게 이해할 순 없지만, 이는 USB 드라이버에 대한 내 직관력 부족이 아닐까 생각한다. 동적 다중 지향성 퍼징이라는 같은 명칭을 공유하는 Topuzz와 다른 점이 많아 비교하는 재미가 있다.

본문

지향성 퍼징은 코드 지점들의 버그 의심 정도가 다를 때 효과적이다. 무지향성 퍼징은 버그 위치 정보가 없으므로 모든 실행 가능 경로를 탐색하고자 커버리지를 높이려는 반면, 지향성 퍼징은 정적분석 정보와 휴리스틱을 활용하여 목표를 정밀하게 조준한다. 오늘 세미나에서 태은 님이 무지향성/지향성 퍼징을 비유한 훌륭한 표현을 빌리자면, 무지향성 퍼징 (람보)은 버그가 어디 있는지 정보가 없으므로 (정글) 코드의 모든 실행 가능 경로를 탐색 (총 난사)해 보기 위해 보통 커버리지를 높이는 목표를 갖고, 지향성 퍼징 (저격수)은 정적분석 정보 (관찰)과 휴리스틱 (경험)을 써서 목표를 향한다.

CSFuzzer와 휴리스틱에 대한 시사점.md

Fri, 29 Mar 2024 00:00:00 +0900

Abstract

네트워크 퍼징에서는 특정 변수들의 값을 커버리지와 함께 모니터링하는 방식이 활용된다. 이 방법을 적용한 CSFuzzer 연구는 20개가 넘는 프로토콜을 분석하여, 추적하기에 적합한 변수를 식별하는데 유용한 기준들을 도출해낸다.
이 연구의 구현 과정을 살펴보면, 관찰과 경험을 바탕으로 한 휴리스틱의 가치를 이해하게 된다.

본문

네트워크 프로토콜을 대상으로 하는 퍼징은 커버리지뿐 아니라 일부 변수의 상태도 함께 추적하는 방식이 인기이다. 이는 프로토콜의 여러 상태를 커버리지만으로 구별해낼 수는 없다는 판단에서 나왔다. 물론 모든 변수의 상태를 다 저장한다면 너무 많은 입력을 저장할 것이므로, 실행흐름에 중요한 영향을 미치는 변수만을 추적한다. 이를 상태 변수라 부른다.

연구는 OO가 아니다.md

Thu, 14 Mar 2024 00:00:00 +0900

Abstract

리눅스 사태를 촉발한 실험은 제대로 된 연구가 아니며, 오히려 반면교사가 되어준다. 연구는 면책특권이 아니며, 캠페인, 혹은 관찰에 그치는 것 또한 아니다. 또한 실험 환경은 재현될 수 있어야 한다. 내가 이 연구를 수행했다면 논문에 적을 게 없을 것이다.

본문

리눅스 사태란 대학 연구진이 오픈소스 프로젝트인 리눅스에 악성코드를 심은 커밋을 리뷰 요청하는 ‘연구 활동’을 몰래 하다 들킨 소동이다. 연구진은 자신의 연구가 ‘‘악의적 커밋이 검토를 통과하는 걸 시연해서 결과적으로 보안 수준을 높이는 것’‘이라 주장했다. 하지만 숭고한 목적이 있다고 이 소동이 연구로 인정될 순 없으며, 오히려 연구가 무엇이 아닌지를 반추하게 만든다.

연구에 잠재력을 발휘하기 위해.md

Thu, 29 Feb 2024 00:00:00 +0900

Abstract

짧지 않은 연구 경험 동안 무심결에 새로운 것을 얻는 경우는 없었다. 많은 성공한 연구자와 다르게 그런 경험이 없는 것은 내 자세가 너무 가벼웠기 때문으로 보인다. 무의식의 에너지를 흘려보내지 않고 중요한 연구에 태우기 위해서 나는 자세를 고치며, 느끼는 점을 해밍의 글에 빗대어 풀어쓴다.

본문

무의식중에 연구의 해결책을 얻는 연구자가 있다. 화학자 케쿨레는 꿈에서 서로의 꼬리를 문 뱀 쌍을 보고 일어나 벤젠의 고리 구조를 밝혀냈으며 생물학자 뢰비는 시냅스의 존재를 증명할 실험을 꿈에서 생생히 보고 구현했다고 전해진다. 이런 상황이 꼭 기적은 아닌 것일까, 리처드 해밍이 “창의성을 연구한 사람은 모두 그게 무의식에서 나온다고 말한다.“고, 또한 “의식 중에 연구 외의 어떤 것도 놓지 않으면, 무의식을 굶기면, 무의식이 다음날 답을 알려줄 수도 있다.“고 했다.