Claude Code: AI 지원 대화형 정리 증명의 예상치 못한 돌파구

2025-09-20

Anthropic의 Claude Code AI 코딩 에이전트는 대화형 정리 증명(ITP)에서 놀라울 정도로 뛰어난 성능을 보여줍니다. Lean과 같은 ITP 도구는 강력하고 신뢰할 수 있지만 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다는 단점이 있습니다. Claude Code는 많은 복잡한 증명 단계를 독립적으로 완료할 수 있지만, 여전히 '프로젝트 매니저'(저자)의 안내가 필요합니다. 하지만 이는 ITP 도구가 전문가 없이도 더 많은 사람들이 사용할 수 있는 미래를 시사합니다. 이 기사에서는 Claude Code의 기능과 한계를 자세히 설명하고, 저자가 이를 사용하여 오래된 논문을 공식화한 경험에 대해 설명합니다. 수작업보다 느리지만, 형식적 방법론에서 AI의 잠재력을 보여주며, ITP의 보급에 희망을 줍니다.

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포멀 메소드 프로젝트의 비용 대비 효과 현실

2025-06-02

이 글은 저자의 경험을 바탕으로 실제 프로젝트에서 포멀 메소드(FM)를 적용하는 데 따르는 어려움을 탐구합니다. 저자는 FM 프로젝트의 성공은 비용 대비 효과의 균형에 달려 있다고 주장합니다. 많은 잠재적인 FM 프로젝트는 높은 비용, 효과 측정의 어려움, 단기적인 가치 증명의 어려움으로 인해 실현되지 못합니다. 이 글은 성공적인 FM 프로젝트에는 조기 가치 제공, 복잡한 기술적 결과를 고객이 이해할 수 있는 언어로 번역, 테스트 및 코드 검토와 같은 저비용 신뢰성 보장 조치의 우선 순위 지정이 필요함을 강조합니다. 저자는 FM이 만능 해결책이 아니며 소프트웨어의 신뢰성과 보안을 향상시키기 위해 다른 방법과 결합해야 함을 강조합니다.

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GREASE: 바이너리 파일의 버그를 찾는 오픈소스 도구

2025-03-20

GREASE는 제약이 적은 심볼릭 실행을 활용하여 리버스 엔지니어가 바이너리 코드에서 찾기 어려운 버그를 발견하고 시스템 보안을 향상시키는 오픈소스 도구입니다. 다양한 아키텍처와 형식을 지원하며, Ghidra 플러그인, 독립형 명령줄 도구 또는 Haskell 라이브러리로 사용할 수 있습니다. GREASE는 완전히 심볼릭한 레지스터에서 함수를 실행하고, 에러가 발생하면 휴리스틱을 사용하여 심볼릭 전제 조건을 반복적으로 개선하여 버그를 찾습니다. 오탐이나 누락과 같은 한계는 있지만, 특히 바이너리 형태로만 제공되는 COTS 소프트웨어 분석에서 소프트웨어 보안 향상에 크게 기여합니다.

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개발 버그 감지