2025-08-22 무지향성 퍼징 성능 향상 위한 Topuzz의 활용

SIGPL Summer School 2025에서 이광근 교수님은 이제 AI를 위해 글쓰고 수업해야 한다는 이야기를 하셨다. 이제 사람이 책을 안읽고 AI한테 물어보는, 마치 고대의 사제관계처럼 다시 되니까. 지금 교수도 책을 써 사람을 읽힐 게 아니라, AI를 읽힐 걸 염두두고 해야 한다.고. 이때 프로그래밍도 그러면 AI가 이해하기 편할 언어를 만들어야 하지 않냐는 질문이 있었다. AI도 사람처럼 생각하며 일할 것이므로 필요없다던 답. 근데, AI가 아니라 퍼징 도구한테는 왜 우리가 도움을 주지 않았지? 퍼징도, 중간중간에 가이드를 주면 훨씬 나을 텐데. 퍼징이 알아서 dictionary를 만들고, 알아서 난이도를 판단하게 하지 말자. 우리가 컴파일러한테도 likely 를 사용하지 않는가. 퍼징한테도 알려주면 좋을 것이다. 분기의 난이도뿐 아니라. 관심 분야의 대표들을 찝어서 다중 지향성 퍼징을 돌리면 여러 시나리오를 테스트하기 좋을 것이다. 다중지향성을 만들며 알게된 문제 - 커버리지 늘기 쉬운곳으로 시드 쏠린다. 이건 무지향성도 마찬가지일 것. 다만 다중지향성에서야 쏠림의 체크가 쉬웠지만 무지향성 퍼징은 애매. 왜냐면 모든 커버리지가 다 동등하게 느껴지므로. 단, 각 시나리오마다야 다를 텐데. 이걸 조절하기 위해서 각 시나리오를 퍼징에 설명하는 것. 그건 바로 각 시나리오의지점을 찝는 것. 마치 홍신 교수님의 퍼징 가이드 연구처럼, 이지만 대신 시나리오에 대한 것.