자동 바이너리 리뷰

마지막 업데이트: 2022년 4월 21일 | 0개 댓글
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갤럭시365 binary 입금 리뷰

영화 리뷰를 사용한 텍스트 분류

이 노트북은 영화 리뷰(review) 텍스트를 긍정(positive) 또는 부정(negative)으로 분류합니다. 이 예제는 이진(binary)-또는 클래스(class)가 자동 바이너리 리뷰 두 개인- 분류 문제입니다. 이진 분류는 머신러닝에서 중요하고 널리 사용됩니다.

여기에서는 인터넷 영화 데이터베이스(Internet Movie Database)에서 수집한 50,000개의 영화 리뷰 텍스트를 담은 IMDB 데이터셋을 사용하겠습니다. 25,000개 리뷰는 훈련용으로, 25,000개는 테스트용으로 나뉘어져 있습니다. 훈련 세트와 테스트 세트의 클래스는 균형이 잡혀 있습니다. 즉 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰의 개수가 동일합니다.

이 노트북은 모델을 만들고 훈련하기 위해 텐서플로의 고수준 파이썬 API인 tf.keras를 사용합니다. tf.keras 를 사용한 고급 텍스트 분류 튜토리얼은 MLCC 텍스트 분류 가이드를 참고하세요.

IMDB 데이터셋 다운로드

IMDB 데이터셋은 텐서플로와 함께 제공됩니다. 리뷰(단어의 시퀀스(sequence))는 미리 전처리해서 정수 시퀀스로 변환되어 있습니다. 각 정수는 어휘 사전에 있는 특정 단어를 의미합니다.

다음 코드는 IMDB 데이터셋을 컴퓨터에 다운로드합니다(또는 이전에 다운로드 받았다면 캐시된 복사본을 사용합니다):

매개변수 num_words=10000 은 훈련 데이터에서 가장 많이 등장하는 상위 10,000개의 단어를 선택합니다. 데이터 크기를 적당하게 유지하기 위해 드물에 등장하는 단어는 제외하겠습니다.

데이터 탐색

잠시 데이터 형태를 알아 보겠습니다. 이 데이터셋의 샘플은 전처리된 정수 배열입니다. 이 정수는 영화 리뷰에 나오는 단어를 나타냅니다. 레이블(label)은 정수 0 또는 1입니다. 0은 부정적인 리뷰이고 1은 긍정적인 리뷰입니다.

리뷰 텍스트는 어휘 사전의 특정 단어를 나타내는 정수로 변환되어 있습니다. 첫 번째 리뷰를 확인해 보겠습니다:

영화 리뷰들은 길이가 다릅니다. 다음 코드는 첫 번째 리뷰와 두 번째 리뷰에서 단어의 개수를 출력합니다. 신경망의 입력은 길이가 같아야 하기 때문에 나중에 이 문제를 해결하겠습니다.

정수를 단어로 다시 변환하기

정수를 다시 텍스트로 변환하는 방법이 있다면 유용할 것입니다. 여기에서는 정수와 문자열을 매핑한 딕셔너리(dictionary) 객체에 질의하는 헬퍼(helper) 함수를 만들겠습니다:

이제 decode_review 함수를 사용해 첫 번째 리뷰 텍스트를 출력할 수 있습니다:

데이터 준비

리뷰-정수 배열-는 신경망에 주입하기 전에 텐서로 변환되어야 합니다. 변환하는 방법에는 몇 가지가 있습니다:

  • 원-핫 인코딩(one-hot encoding)은 정수 배열을 0과 1로 이루어진 벡터로 변환합니다. 예를 들어 배열 [3, 5]을 인덱스 3과 5만 1이고 나머지는 모두 0인 10,000차원 벡터로 변환할 수 있습니다. 그다음 실수 벡터 데이터를 다룰 수 있는 층-Dense 층-을 신경망의 첫 번째 층으로 사용합니다. 이 방법은 num_words * num_reviews 크기의 행렬이 필요하기 때문에 메모리를 많이 사용합니다.
  • 다른 방법으로는, 정수 배열의 길이가 모두 같도록 패딩(padding)을 추가해 max_length * num_reviews 크기의 정수 텐서를 만듭니다. 이런 형태의 텐서를 다룰 수 있는 임베딩(embedding) 층을 신경망의 첫 번째 층으로 사용할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 두 번째 방식을 사용하겠습니다.

영화 리뷰의 길이가 같아야 하므로 pad_sequences 함수를 사용해 길이를 맞추겠습니다:

샘플의 길이를 확인해 보겠습니다:

(패딩된) 첫 번째 리뷰 내용을 확인해 보겠습니다:

모델 구성

신경망은 층(layer)을 쌓아서 만듭니다. 이 구조에서는 두 가지를 결정해야 합니다:

  • 모델에서 얼마나 많은 층을 사용할 것인가?
  • 각 층에서 얼마나 많은 은닉 유닛(hidden unit)을 사용할 것인가?

이 예제의 입력 데이터는 단어 인덱스의 배열입니다. 예측할 레이블은 0 또는 1입니다. 이 문제에 맞는 모델을 구성해 보겠습니다:

층을 순서대로 쌓아 분류기(classifier)를 만듭니다:

  1. 첫 번째 층은 Embedding 층입니다. 이 층은 정수로 인코딩된 단어를 입력 받고 각 단어 인덱스에 해당하는 임베딩 벡터를 찾습니다. 이 벡터는 모델이 훈련되면서 학습됩니다. 이 벡터는 출력 배열에 새로운 차원으로 추가됩니다. 최종 차원은 (batch, sequence, embedding) 이 됩니다.
  2. 그다음 GlobalAveragePooling1D 층은 sequence 차원에 대해 평균을 계산하여 각 샘플에 대해 고정된 길이의 출력 벡터를 반환합니다. 이는 길이가 다른 입력을 다루는 가장 간단한 방법입니다.
  3. 이 고정 길이의 출력 벡터는 16개의 은닉 유닛을 가진 완전 연결(fully-connected) 층( Dense )을 거칩니다.
  4. 마지막 층은 하나의 출력 노드(node)를 가진 완전 연결 층입니다. sigmoid 활성화 함수를 사용하여 0과 1 사이의 실수를 출력합니다. 이 값은 확률 또는 신뢰도를 나타냅니다.

은닉 유닛

위 모델에는 입력과 출력 사이에 두 개의 중간 또는 "은닉" 층이 있습니다. 출력(유닛 또는 노드, 뉴런)의 개수는 층이 가진 표현 공간(representational space)의 차원이 됩니다. 다른 말로 하면, 내부 표현을 학습할 때 허용되는 네트워크 자유도의 양입니다.

모델에 많은 은닉 유닛(고차원의 표현 공간)과 층이 있다면 네트워크는 더 복잡한 표현을 학습할 수 있습니다. 하지만 네트워크의 계산 비용이 많이 들고 원치않는 패턴을 학습할 수도 있습니다. 이런 표현은 훈련 데이터의 성능을 향상시키지만 테스트 데이터에서는 그렇지 못합니다. 이를 과대적합(overfitting)이라고 부릅니다. 나중에 이에 대해 알아 보겠습니다.

손실 함수와 옵티마이저

모델이 훈련하려면 손실 함수(loss function)과 옵티마이저(optimizer)가 필요합니다. 이 예제는 이진 분류 문제이고 모델이 확률을 출력하므로(출력층의 유닛이 하나이고 sigmoid 활성화 함수를 사용합니다), binary_crossentropy 손실 함수를 사용하겠습니다.

다른 손실 함수를 선택할 수 없는 것은 아닙니다. 예를 들어 mean_squared_error 를 선택할 수 있습니다. 하지만 일반적으로 binary_crossentropy 가 확률을 다루는데 적합합니다. 이 함수는 확률 분포 간의 거리를 측정합니다. 여기에서는 정답인 타깃 분포와 예측 분포 사이의 거리입니다.

나중에 회귀(regression) 문제(예를 들어 주택 가격을 예측하는 문제)에 대해 살펴 볼 때 평균 제곱 오차(mean squared error) 손실 함수를 어떻게 사용하는지 알아 보겠습니다.

이제 모델이 자동 바이너리 리뷰 사용할 옵티마이저와 손실 함수를 설정해 보겠습니다:

검증 세트 만들기

모델을 훈련할 때 모델이 만난 적 없는 데이터에서 정확도를 확인하는 것이 좋습니다. 원본 훈련 데이터에서 10,000개의 샘플을 떼어내어 검증 세트(validation set)를 만들겠습니다. (왜 테스트 세트를 사용하지 않을까요? 훈련 데이터만을 사용하여 모델을 개발하고 튜닝하는 것이 목표입니다. 그다음 테스트 세트를 사용해서 딱 한 번만 정확도를 평가합니다).

모델 훈련

이 모델을 자동 바이너리 리뷰 512개의 샘플로 이루어진 미니배치(mini-batch)에서 40번의 에포크(epoch) 동안 훈련합니다. x_train 과 y_train 텐서에 있는 모든 샘플에 대해 40번 반복한다는 뜻입니다. 훈련하는 동안 10,000개의 검증 세트에서 모델의 손실과 정확도를 모니터링합니다:

모델 평가

모델의 성능을 확인해 보죠. 두 개의 값이 반환됩니다. 손실(오차를 나타내는 숫자이므로 낮을수록 좋습니다)과 정확도입니다.

이 예제는 매우 단순한 방식을 사용하므로 87% 정도의 정확도를 달성했습니다. 고급 방법을 사용한 모델은 95%에 가까운 정확도를 얻습니다.

정확도와 손실 그래프 그리기

model.fit() 은 History 객체를 반환합니다. 여기에는 훈련하는 동안 일어난 모든 정보가 담긴 딕셔너리(dictionary)가 들어 있습니다:

네 개의 항목이 있습니다. 훈련과 검증 단계에서 모니터링하는 지표들입니다. 훈련 손실과 검증 손실을 그래프로 그려 보고, 훈련 정확도와 검증 정확도도 그래프로 그려서 비교해 보겠습니다:

png

png

이 그래프에서 점선은 훈련 손실과 자동 바이너리 리뷰 훈련 정확도를 나타냅니다. 실선은 검증 손실과 검증 정확도입니다.

훈련 손실은 에포크마다 감소하고 훈련 정확도는 증가한다는 것을 주목하세요. 경사 하강법 최적화를 사용할 때 볼 수 있는 현상입니다. 매 반복마다 최적화 대상의 값을 최소화합니다.

하지만 검증 손실과 검증 정확도에서는 그렇지 못합니다. 약 20번째 에포크 이후가 최적점인 것 같습니다. 이는 과대적합 때문입니다. 이전에 본 적 없는 데이터보다 훈련 데이터에서 더 잘 동작합니다. 이 지점부터는 모델이 과도하게 최적화되어 테스트 데이터에서 일반화되기 어려운 훈련 데이터의 특정 표현을 학습합니다.

여기에서는 과대적합을 막기 위해 단순히 20번째 에포크 근처에서 훈련을 멈출 수 있습니다. 나중에 콜백(callback)을 사용하여 자동으로 이렇게 하는 방법을 배워 보겠습니다.

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자동 바이너리 리뷰

Fuzzing(퍼징)은 bug를 찾아내기 위한 소프트웨어 testing 기법이다.

Fuzzing은 다량의 test case들을 만들어내고(generation), 대상 바이너리에 test case들이 어떤 영향을 주는지-특히, bug를 유도하지는 않는지- 관찰하는 것이다.

1.1.2. Fuzzing의 구성

Fuzzer는 자동으로 소프트웨어 취약점을 찾아내도록 디자인되었다. target program과 seed test cases들이 주어진다면 일반적인(표준) fuzzing cycle은 아래와 같다.

  • Instrumentation
    target program을 code coverage를 측정할 수 있도록 변경한다.
    target program의 basic block들 사이에 삽입된 instrumentation들을 통해서 coverage를 얻어내는 것이다(feedback collection)
  • Test case generation
    seed 파일이 여러 개 있으면 seed 파일을 하나 선택하고, test case들을 생성한다.
  • Execution Monitoring and Feedback collection
    각 test case들을 실행시켜보고 target program에서 어떻게 실행되는지 관찰한다. 이 과정 중에 instrumentation을 통해 feedback을 수집한다.
  • Feedback Decision-making
    crash, bug 등과 같이 미리 지정해둔 요소들에 맞는 test case들만 따로 보관한다.
  • Return to Test case generation

1.1.3. Recent Fuzzers

소스코드에서 target program에 대해 instrumentation할 수 있는지에 따라,

compiler-based - 최근에 많이 사용되는 instrumentation 기법이다.
- 짧은 실행시간으로 낮은 오버헤드 & 높은 fuzzing 처리량
- 주로 compile 단계에서 instrumentation code를 삽입하는 작업
binary-only - 실제 상황 속에서는 target source가 주어지지 않는 경우가 많다.
- compiler-based 만큼 성능이 좋지는 않다.
- 높은 오버헤드 (시간 및 공간 소모 ↑)

1.1.3.1. Coverage-guided Grey-box Fuzzing

최근 가장 많이 사용되는 fuzzing 기법이다.

  • coverage-guided
    타겟 프로그램의 함수들을 할 수 있는 많이 테스팅하면서 깊숙히 존재하는 버그들을 찾아내기 위해 coverage의 값을 높이는 방식
  • grey-box
    white와 black 사이의 바이너리 파일에 대한 일부 정보만 알고 있는 상태에서 fuzzing을 하는 방식

1.2. Compiler-based Fuzzing Enhancements (발전 방향)

Coverage-guided Fuzzing은 ‘compiler-based’와 ‘binary-only’로 나뉘고, 둘 다 test case의 code coverage를 측정하기 위한 program instrumentation 을 사용한다.

  • fuzzing이 성공한 경우, 대부분 compiler에서 빠르게 instrumentation을 통해 높은 처리량을 가져 성공하게 되었다.
  • 다양한 종류의 fuzzer들이 계속 연구되고, 개발되고 있지만 [Figure 1]에서의 ‘the standard coverage-guided fuzzing loop’은 그대로 유지된다.
  • 즉, 요점은 기존의 coverage-guided fuzzing loop의 틀을 유지하되 어떻게 성능을 향상 시킬 수 있느냐는 것이다
    ⇒ fuzzing 성능과 feedback을 어떻게 향상 시킬 수 있을까?
    (*feedback: instrumentation의 결과, mutation 할 때 즉 seed file에서 새로운 test case들을 만들어낼 때 참고할 자료)

유명한 fuzzer들을 분석해서 coverage-guided loop를 대상으로 어떻게 fuzzing의 기능을 향상시킬 수 있는지 4가지로 분류했다.

1.2.1. Instrumentation Pruning

(*prune: 불필요한 가지(부분)를 제거한다)

graph의 환원성(reducibility) 기술들은 전체적인 런타임 오버헤드를 낮추기위해 타겟 바이너리의 몇 가지 basic block들에 대해 instrumenting 하는 것을 생략한다.

  • AFL: 0~100까지의 비율로, 100일 경우 모든 block들에 대해 instrumenting하고, 0일 경우, 함수 엔트리에 대해서만 실행한다.

(단점) 랜덤하게 블록들을 선택하는 것은 coverage의 사각지대가 생길 수도 있다.

1.2.2. Instrumentation Downgrading

최근의 fuzzer의 대부분이 ‘edge’(basic block들의 연결선)를 토대로 coverage를 측정하고, 이 값은 hash의 형태로 기록해둔다.

  • Edge를 hashing하는 과정은 몇 줄의 명령문들이 필요다.
  • 이에 반해 block들은 매우 작고, 속도가 떨어지지 않도록 하기 위해서는 명령문들을 줄이던가 해야한다.
  • CollAFL compiler instrumentation: 명령문의 길이를 줄이기 위해 바로 앞 블록을 생략한다.
    ex. cov(A→B) ⇒ cov(B) : downgrading

1.2.3. Sub-instruction Profiling (하위 명령 파악)

fuzzer들은 “magic bytes”, nested checksum(중복 검사), switch 문 등 복잡한 표현들로 보호된 코드들을 뚫으려고 노력한다. (-> 그래야 code coverage가 높아지고! crash도 많이 생길테니까!)

“sub-instruction profiling”은 multi-byte의 조건들을 single-byte의 비교로 분해(?)한다.

이런식으로 다른 block으로 넘어가는 block들을 좀 더 작게 세분화시켜 code가 단순 해질 수록 fuzzing code(..아마도 instrumentation code가 아닐까. ) 의 적용범위를 넓혀준다.

1.2.4. Extra-coverage Behavior Tracking

추가적인 coverage에 대한 동작을 추적하기 위해서는 context-sensitivity에 중점을 둬야한다. 즉, 실행 흐름을 파악하는 것이 중요하다.

  • 예를 들어, A→B→C 의 경우
  • LLVM에서는 함수들, 호출 사이트 사이의 관계를 모두 고려하여 작업한다.

1.3. Binary-only Fuzzing

closed-source 바이너리(소프트웨어)에 대해서는

1.3.1. Limitations of Existing Platforms

binary-only Fuzzing(동적 instrumentation만 가능) code-coverage를 측정하는 방법에는 아래의 3가지 방법이 있다.

1.3.1.1. Hardware-assisted Tracing

최신 프로세서들은 binary code coverage를 쉽게 알아낼 수 있게 하는 메커니즘이 제공된다.

  • 비용 ↑
  • compiler-based에 비해 50%넘는 오버헤드 발생
  • 일부 성능향상에도 하드웨어 차원의 tracing은 fuzzing enhancing program을 지원하지 못한다.

1.3.1.2. Dynamic Binary Translators

동적으로 바이너리를 해석하는 방식은 프로그램이 실행되는 동안 coverage-tracing 하는 방식을 말한다.

(ex. DynamoRIO, PIN, QEMU)

  • 일반적으로 많은 아키텍처, 바이너리 형식 지원
  • fuzzing 성능은 최악; 오버헤드가 600% 정도까지

1.3.1.3. Static Binary Rewriters

정적으로 바이너리를 재작성하는 방식은 바이너리를 실행시키기 직전에 바이너리를 변형시키는 방식이다.

  • binary-only fuzzing에서는 제한적
  • Linux 프로그램에서만 사용 가능

1.3.2. Fundamental Design Considerations

“how compilers support performant program transformations”

- 어떻게 컴파일러들은 프로그램 전환-instrumentation code를 삽입하는 과정- 을

- compiler 수준에서의 instrumentation 작업이 binary-only fuzzing(&instrumentation)에서보다 훨씬 효과적이었기 때문에 고민해볼 필요가 있다.

→ 4가지의 선택과 결정에 따라 얼마나 훌륭한 program transformation을 진행할 수 있는지 결정된다.

1.3.2.1. [Consideration 1] Rewriting(재작성) VS Translation(해석, 번역)

target을 실행하기에 앞서 정적으로 분석하게 되면 바이너리에 대한 모든 분석을 할 수 있게 된다.

ex. control-flow 복원, code/data disambiguation, instrumentation

binary-only fuzzing에서는 static rewriting을 하는 것이 컴파일러의 속도를 높이는 데에 자동 바이너리 리뷰 가장 효과적이다.

결론(기준): static rewriting으로 추가되는 instrumentation code

1.3.2.2. [Consideration 2] Inlining VS Trampolining

“how to invoke instrumentation code”

결론(기준): inlining 방식으로 instrumentation을 호출(사용)하자

1.3.3.3. [Consideration 3] Register Allocation

컴파일러는 레지스터의 수명을 추적해서 비활성 상태의 코드 레지스터들을 최대한 저장하거나 복원하지 않는다. (아마도 시간, 메모리의 오버헤드를 줄이기 위한 것. )

자동 바이너리 리뷰

안녕하세요~ 갤럭시365 binary 입니다!

오랫만에 이렇게 다시 블로그 포스팅을 하게 되었네요

앞서 포스팅된 갤럭시365 의 맛보기 리뷰와는

별개로 조금더 심화된 리뷰를 진행해볼까 합니다!

자 메인페이지 부터 한번 쓱~~ 훑어 보겠습니다!

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자! 이제 입금 에 관한 설명인데요

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장점 이라고 봅니다. (정말 솔직하게 말씀드리는겁니다^^)

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그럼 이제 차트화면속으로 들어가 보겠습니다!

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자 이제 회원님들이 직접 마주하시게 될 차트 화면입니다.

깔끔하죠? 왼쪽엔 차트 , 오른쪽엔 진입기록 입니다.

왼쪽 상단에는 아래그림과 같이 종목선택과 여러가지 설정들이 세팅 되어있습니다.

갤럭시365 binary 차트화면

자 먼저 톱니바퀴 를 누르면

갤럭시365 binary 차트종류

이런 모양의 창이 하나 보이실겁니다.

처음 설정되있는 화면은 영역 이라는 차트이고

회원님들 각자의 개성에 맞추어 바,캔들 차트로 변형하실수 있습니다 .

갤럭시365 binary 종목선택 화면

종목은 무려 9가지 자동 바이너리 리뷰 ! !

타 해외옵션보다 종목수가 많다는거에

통화- EUR/USD, GBP/AUD, USD/JPY, EUR/JPY

상품- Gold, Silver, CrudeOil

암호화폐- Bitcoin, Ethereum

이렇게 각자의 원하는 종목을 선택하실수 있다는 장점이 있습니다.

또한 톱니바퀴 오른쪽 에 보이는 지표모양 을 클릭하시면

원하시는 지표를 선택하신후 좀더 세밀하게 보실수 있습니다 .

갤럭시365 마지막 소개 해드릴 기능은 레이아웃 기능입니다.

조금더 전문적으로 하신분들은

여러 종목의 차트를 동시분석 하며

입맛에 맞게 진입을 하시고 싶으신분들이 계실겁니다.

그래서 바로 이 기능이 여러분의 마음에 쏙 드시리라 믿어 의심치 않습니다.

자 이렇게 가로 또는 세로 로 서로 다른 종목을 살펴보실수 있습니다.


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