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GN⁺ 2024-08-30 | parent | ★ favorite | on: OpenAI는 코드 복원(Unminifying)에 놀라운 성능을 보임(glama.ai)
Hacker News 의견

  • HumanifyJS의 저자가 LLM 기반 도구를 개발했음. 이 도구는 AST 수준에서 LLM을 사용하여 코드가 unminification 후에도 작동하도록 보장함

  • JS minification은 기계적이고 비교적 간단함. 수동으로 수행하기에는 번거롭지만, 변환 자체는 제한적이어서 일부 노트로 식별자를 추적하며 읽을 수 있음

  • 일반적인 unminification이나 unobfuscation은 여전히 해결되지 않은 문제임. 과거에 의도적으로 난독화된 프로그램을 작성했는데, ChatGPT는 표면 수준에서도 이해하지 못했음

    • 예: 160바이트 길이의 Brainfuck 인터프리터를 GPT-4가 설명하려 했으나 원본 코드와 전혀 유사하지 않았음
    • 예시 코드 링크

  • 일부 개발자는 난독화를 위해 minification을 사용하기 때문에 불만을 가질 수 있음. ColdFusion의 이전 버전에서 제공된 코드 "암호화" 도구가 약한 알고리즘이었음에도 불구하고, 이를 안전하다고 생각하고 사용한 사람들이 있었음

  • 제목에 OpenAI 대신 ChatGPT나 gpt-4를 사용하는 것이 더 적절할 수 있음

  • 이 작업은 인간보다 우수한 지적 성능의 예임. LLM은 unminification을 이해하고 있으며, 이 특정 주제에서는 인간보다 우수함

  • LLM은 텍스트 변환에 뛰어남. 이것이 그들의 핵심 강점임

  • 약 1년 전, GPT를 사용하여 악성 코드의 난독화를 시도했으나 직접 코드를 분석하는 것이 더 나았음. 최근 다시 시도했을 때는 어느 정도 이해할 수 있었음

    • 예: 페이지 로드를 감지하고, 계산을 수행하며, 악성 사이트로 리디렉션하는 로직을 파악함
    • 보고서 링크

  • LLM을 사용하여 복잡한 코드를 더 읽기 쉽게 만드는 것이 매우 해방감을 줌. 때로는 세부 사항을 놓치지만, 이는 직접 확인할 수 있음

    • 코드의 목적은 이해하지만, 특정 방식으로 작성된 이유를 이해하지 못할 때 LLM에 질문하여 새로운 통찰을 얻을 수 있음
    • 사용 예시 링크

  • unminified 코드가 minified 코드와 일치하지 않으면 유용성이 크게 감소함. 많은 경우 코드 실행 후 차이를 확인할 수 없음

  • 웹사이트의 계산 알고리즘을 알고 싶을 때 minified JS를 ChatGPT에 넣어 쉽게 파악할 수 있었음. LLM이 전체 SAAS 앱을 클론할 수 있는 미래를 상상할 수 있음

    • 예: HubSpot 클론을 만들기 위해 LLM이 브라우저와 상호작용하고 UI를 분석하며 백엔드 아키텍처를 제안할 수 있음
    • AI가 미래에 강력한 디플레이션 요인이 될 것임