[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,91 +2,266 @@
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id: wiki-2026-0508-binary-author-identification
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title: Binary Author Identification
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-BAID-001]
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aliases: [binary attribution, code stylometry, malware authorship, GAN-detect, AI-vs-human code]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.91
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tags: [auto-reinforced, binary-Analysis, code-stylometry, security, author-identification, ml-security, de-compilation]
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [security, forensics, binary-analysis, stylometry, malware-attribution, ai-vs-human-code, attribution]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: Python
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framework: angr / radare2 / Ghidra / scikit-learn / PyTorch
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# [[Binary-Author-Identification|Binary-Author-Identification]]
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# Binary Author Identification
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "디지털 지문 추적: 기계어(Binary)로 번역되어 개성이 사라진 줄 알았던 코드 속에서도, 코딩 습관과 라이브러리 사용 패턴 등 개발자 고유의 '스타일'을 AI가 감지해내어 원래 누가 짠 코드인지 찾아내는 보안 포렌식 기술."
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 digital fingerprint"**. 매 compiled binary 의 매 author style 의 detect. 매 control flow + 매 register usage + 매 idiom 의 unique. 매 malware forensic 의 critical. 매 modern: 매 "human vs AI-generated code" 의 detect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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바이너리 저자 식별(Binary-Author-Identification)은 컴파일된 실행 파일에서 소스 코드의 저자를 특정하는 연구 분야입니다. (Caliskan-Islam 등의 연구가 대표적)
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## 📖 핵심
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1. **핵심 기법**:
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* **Feature Extraction**: 제어 흐름 그래프(CFG), 함수 호출 빈도, 레지스터 사용 패턴 등 바이너리 수준의 특징 추출.
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* **Stylometric Analysis**: 가변수 이름이 사라진 상태에서도 남아있는 고유한 '코드 스타일 지문' 분석.
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* **Deep Learning**: 바이너리 시퀀스를 임베딩하여 유사도를 측정하는 신경망 모델 적용. ([[Representation-Learning|Representation-Learning]]와 연결)
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2. **왜 중요한가?**:
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* 악성코드 제작자 추적, 오픈소스 저작권 도용 적발 등 사이버 보안 포렌식 분야에서 결정적인 증거를 제공하기 때문임. (Risk-[[Management|Management]]와 연결)
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### 매 Caliskan-Islam et al. (2015 / 2018)
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- 매 stylometric features 의 binary 의 maintain.
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- 매 100 author 의 96% accuracy.
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- 매 even after compilation + optimization.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 컴파일러 최적화 정책([[Optimization|Optimization]])이 스타일을 모두 날려버려 식별이 불가능하다고 믿었으나, 현대 AI 정책은 최적화 후에도 남는 미세한 편향성 정책(Bias)을 잡아내는 데 성공함(RL Update).
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||||
- **정책 변화(RL Update)**: 최근에는 AI 가 코드를 짜는 시대(GitHub Copilot 등)가 오면서, 사람이 짠 코드와 AI 가 짠 코드를 구분하거나 특정 AI 모델의 스타일을 식별하는 연구 정책으로 확장 중임.
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### 매 feature
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Risk-Management|Risk-Management]], [[Representation-Learning|Representation-Learning]], Security, [[Source-Control|Source-Control]], [[Feature-Engineering|Feature-Engineering]]
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- **Key [[Research|Research]]ers**: Aylin Caliskan, Arvind Narayanan.
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#### Source-level (binary recovered)
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- 매 indentation, 매 brace style.
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- 매 variable naming convention.
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- 매 keyword frequency.
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- 매 operator preference.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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#### Binary-level
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- 매 Control Flow Graph (CFG) 구조.
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- 매 function call sequence.
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- 매 register usage pattern.
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- 매 instruction frequency (n-gram).
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- 매 calling convention.
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- 매 padding / alignment.
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- 매 import library 의 set.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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#### Decompilation-aided
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- 매 Ghidra / IDA 의 reverse → source approximation.
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- 매 stylometric on decompiled.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 ML approach
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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#### Classical
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- **Random Forest** + 매 hand feature.
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- **Caliskan 2015**: 매 binary attribution.
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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#### Deep learning
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- **Binary embedding**: 매 SAFE, 매 Asm2Vec.
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- **Graph NN** on CFG.
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- **Transformer** on instruction sequence.
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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#### Contrastive
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- **PalmTree, jTrans**: 매 binary similarity.
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### 매 응용
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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#### Forensic
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- 매 malware authorship attribution.
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- 매 APT group identification.
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- 매 ransomware family.
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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#### Open source
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- 매 plagiarism detection.
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- 매 license violation tracking.
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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#### Security research
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- 매 vulnerability fingerprint.
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- 매 N-day exploit detection.
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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#### AI-generated code detection
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- 매 GitHub Copilot / GPT 의 generated.
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- 매 AI assertion (some papers > 90%).
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- 매 watermark (statistical).
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```text
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# TODO
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### 매 challenge
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1. **Compiler / optimization 변동**: 매 same source 의 다른 binary.
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2. **Stripped binary**: 매 symbol 의 X.
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3. **Obfuscation**: 매 anti-stylometry.
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4. **Multi-author**: 매 commit 의 mix.
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5. **Transfer**: 매 different language / 다른 platform.
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### 매 anti-stylometry (defense)
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- **Style anonymization**: 매 normalization.
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- **Adversarial perturbation**.
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- **Code rewriter**: 매 syntactic transform.
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### 매 ethics
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- **Whistleblower**: 매 anonymous code 의 expose 의 risk.
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- **Open source**: 매 author 의 reveal.
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- **Research participant**: 매 consent.
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- **Government**: 매 dissident code 의 attribution.
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## 💻 패턴
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### Feature extraction (CFG-based)
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```python
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import angr # 매 binary analysis
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||||
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||||
def extract_cfg_features(binary_path):
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||||
proj = angr.Project(binary_path, auto_load_libs=False)
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||||
cfg = proj.analyses.CFGFast()
|
||||
|
||||
return {
|
||||
'n_functions': len(cfg.functions),
|
||||
'avg_basic_blocks': np.mean([len(f.blocks) for f in cfg.functions.values()]),
|
||||
'avg_function_size': np.mean([f.size for f in cfg.functions.values()]),
|
||||
'cyclomatic_complexity': sum(f.cyclomatic_complexity for f in cfg.functions.values()),
|
||||
'call_depth_max': cfg.call_graph_max_depth,
|
||||
}
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||||
```
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||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Instruction n-gram
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||||
```python
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||||
import capstone
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
def instruction_ngrams(binary, n=3):
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||||
md = capstone.Cs(capstone.CS_ARCH_X86, capstone.CS_MODE_64)
|
||||
instructions = []
|
||||
for insn in md.disasm(binary, 0x1000):
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||||
instructions.append(insn.mnemonic) # 매 mov, push, call, ...
|
||||
|
||||
ngrams = collections.Counter()
|
||||
for i in range(len(instructions) - n + 1):
|
||||
ngrams[tuple(instructions[i:i+n])] += 1
|
||||
return ngrams
|
||||
```
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
### Binary embedding (SAFE-style)
|
||||
```python
|
||||
import torch
|
||||
import torch.nn as nn
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
class BinaryEmbedding(nn.Module):
|
||||
"""매 instruction sequence → 매 vector."""
|
||||
def __init__(self, vocab_size=10000, dim=128):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.emb = nn.Embedding(vocab_size, dim)
|
||||
self.lstm = nn.LSTM(dim, dim, batch_first=True, bidirectional=True)
|
||||
self.proj = nn.Linear(dim * 2, dim)
|
||||
|
||||
def forward(self, instruction_ids):
|
||||
x = self.emb(instruction_ids)
|
||||
_, (h, _) = self.lstm(x)
|
||||
h = torch.cat([h[0], h[1]], dim=-1)
|
||||
return self.proj(h)
|
||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
# 매 train: 매 contrastive (same author 의 close, different 의 far).
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```
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
### Author classifier (RF on features)
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||||
```python
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||||
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
|
||||
from sklearn.model_selection import train_test_split
|
||||
|
||||
# 매 N author 의 binary 의 collect
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||||
X, y = [], []
|
||||
for author, binaries in dataset.items():
|
||||
for b in binaries:
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||||
features = extract_features(b)
|
||||
X.append(features)
|
||||
y.append(author)
|
||||
|
||||
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y)
|
||||
|
||||
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, random_state=42)
|
||||
clf.fit(X_train, y_train)
|
||||
print(clf.score(X_test, y_test))
|
||||
```
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||||
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||||
### AI vs Human code detection
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||||
```python
|
||||
# 매 modern: GPTZero-style on code
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||||
def detect_ai_code(code, perplexity_threshold=30):
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||||
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
|
||||
tok = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
|
||||
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
|
||||
|
||||
inputs = tok(code, return_tensors='pt')
|
||||
with torch.no_grad():
|
||||
outputs = model(**inputs, labels=inputs['input_ids'])
|
||||
|
||||
perplexity = torch.exp(outputs.loss).item()
|
||||
return perplexity < perplexity_threshold # 매 low PP = 매 AI
|
||||
```
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||||
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||||
→ 매 unreliable (false positive 많음).
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||||
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||||
### Style normalization (anti-stylometry)
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||||
```python
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||||
def normalize_code_style(source):
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||||
"""매 stylometric leak 의 reduce."""
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# 매 indentation 의 standardize
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||||
source = re.sub(r'\t', ' ', source)
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||||
# 매 variable rename
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||||
ast_tree = ast.parse(source)
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||||
# 매 visit + rename — 매 deterministic.
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||||
# 매 brace style normalize, etc.
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||||
return source
|
||||
```
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||||
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||||
### Malware family clustering
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||||
```python
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||||
from sklearn.cluster import DBSCAN
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||||
|
||||
def cluster_malware(binaries):
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||||
embeddings = [embed(b) for b in binaries]
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||||
clusterer = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=3, metric='cosine')
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||||
labels = clusterer.fit_predict(embeddings)
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||||
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||||
families = collections.defaultdict(list)
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||||
for b, lbl in zip(binaries, labels):
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||||
if lbl >= 0: families[lbl].append(b)
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||||
return families
|
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```
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## 🤔 결정 기준
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| 응용 | Approach |
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|---|---|
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| Malware attribution | CFG feature + RF |
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| Plagiarism (binary) | SAFE / Asm2Vec embedding |
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| AI code detection | Perplexity (unreliable) + watermark |
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| Cross-compiler | Multi-binary aggregate |
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||||
| Stripped binary | Decompiler + style |
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| Privacy protect | Style normalization |
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**기본값**: 매 hand-feature + RF baseline. 매 SAFE / 매 transformer 의 SOTA.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Security]] · [[Forensics]] · [[Static-Analysis-Linting]]
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||||
- 변형: [[Code-Stylometry]] · [[Malware-Attribution]] · [[AI-Code-Detection]]
|
||||
- 응용: [[CFG-Analysis]] · [[Binary-Embedding]] · [[Reverse-Engineering]]
|
||||
- Adjacent: [[Watermarking]] · [[AI-Generated-Code-Assurance]] · [[Authenticity]] · [[Anonymous-Communication]]
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||||
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 malware analysis. 매 plagiarism check. 매 AI code detection (cautious). 매 forensic investigation.
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**언제 X**: 매 single binary (insufficient sample). 매 anonymous whistleblower 의 expose (ethics).
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## ❌ 안티패턴
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- **Single-feature reliance**: 매 single signal 의 spoof.
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- **Stripped binary 의 high confidence**: 매 less info.
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- **Closed-source 의 production claim**: 매 verify X.
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- **AI-detection (GPTZero-on-code)** 의 100% trust: 매 false positive.
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- **Anti-stylometry 의 ignore**: 매 author 의 active resist.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Caliskan-Islam 2015 USENIX, SAFE 2019, Asm2Vec).
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||||
- 신뢰도 B (active research).
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||||
- Related: [[AI-Generated-Code-Assurance]] · [[Authenticity]] · [[Static-Analysis-Linting]] · [[Watermarking]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — feature + ML approach + 매 angr / capstone / RF / SAFE code + AI detection |
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Reference in New Issue
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