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https://fix.video/ Repair corrupt, unreadable MP4 MOV video files onlineRepair MP4, MOV Video online. Fix your damaged video files. Repair broken video from DJI drones, GoPro, Sony, Canon, Nikon, Panasonic, Prores. Try it freefix.video 위 사이트에서 손상된 이미지를 업로드하면, 재생이 안되는 영상일 경우 fix되어 정상적으로 내용을 볼 수 있게 됩니다.    재생이 안되지만... 업로드하면...     본 포스팅은 video to png (바이너리 값을 10101100 형식으로 표현 후 1은 흑색 0은 백색으로 변환한 이..

colab에서 run.sh 파일을 실행하면 됩니다. 1. chmod +x run.sh2. ./run.sh  깃허브 저장소 파일 (DDFA)

이전에 joern 부분이 잘 동작하지 않아서 개별로 파일을 입력받았었습니다. 위 이미지처럼 .c 가 생기고, nodes와 edges 그리고 cpg를 생성하기 위해서는,joern을 개별로동작시켜야 했는데.... 사실 경로 이슈로 잘 되지 않았던 것이었습니다.  joern 생성 로그 : getgraphs_output_all.joernlog 를 확인해보면 정상적으로 잘 동작한 것을 볼 수 있다.   기존 get_func_graph.sc 파일을 DeepDFA > DDFA > sastvd > scripts > storage > external > ...위 경로에 두고 아래의 명령을 실행하면,  이전과는 다르게 노드 엣지 플로우가 모두 생성되었다.  새로 생성했던 폴더 경로에 아래의 파일을 넣어주는 작업이 필요하다..

이전시간에는 joern 을 실행하는 부분을 진행했습니다. bash scripts/run_dbize.sh다음은 run_dbize.sh를 실행해야 합니다.위 파일의 내용을 확인하면 총 2개의 py 파일을 실행합니다.  dbize.py 및 dbize_graphs.py 에 import 경로를 추가해주고 실행해봅니다.   [dbize.py]더보기#%%import syssys.path.append("/content/DeepDFA/DDFA")import sastvd.helpers.datasets as svddsimport sastvd as svdimport sastvd.helpers.evaluate as ivdefrom sastvd.linevd.utils import feature_extractionimport ar..

DeepDFA를 돌리는 절차는 아래와 같습니다.환경 : colab사전 데이터 셋 확보 : https://figshare.com/articles/dataset/Dataflow_Analysis-Inspired_Deep_Learning_for_Efficient_Vulnerability_Detection/21225413 Dataflow Analysis-Inspired Deep Learning for Efficient Vulnerability DetectionData package for "Dataflow Analysis-Inspired Deep Learning for Efficient Vulnerability Detection", published in ICSE 2024, with updates from Art..

환경은 역시 Colab에서 진행됩니다.* 용량이 큰 10GB 짜리 MSR.... 엑셀 파일은 google drive업로드 후cp 명령어로 복사합니다 > 경로는 스토리지 > 익스터널 > ....!git clone https://github.com/ISU-PAAL/DeepDFA.git!wget https://github.com/joernio/joern/releases/download/v1.1.1072/joern-cli.zip!unzip joern-cli.zip -d joern-cli!export PATH=$PATH:/content/joern-cli/joern-clifrom google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')!pip install pip==23.2..

청크를 사용하면 된다고 합니다.  import pandas as pd# 출력 설정 변경: 모든 열 출력 및 길이 제한 없앰pd.set_option('display.max_columns', None) # 모든 열을 출력pd.set_option('display.max_colwidth', None) # 각 열의 내용 길이 제한 없음# 파일을 일정 크기(chunksize)로 나누어 읽기 (여기서는 1000개의 행씩 읽음)chunksize = 1000 # 한 번에 읽을 행 수filename = 'MSR_data_cleaned.csv'# 첫 번째 chunk만 로드하고 출력chunk_iter = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, low_memory=False)# 첫 번..

※ 드디어 찾아냈습니다.사실 DeepDFA 파일 내부에 노드 엣지 cpg를 생성해주는 joern script가 있었습니다.환경은 colab에서 진행했습니다.  1. joern 1.1.1072 버전 설치2. deepdfa git으로 설치!git clone https://github.com/ISU-PAAL/DeepDFA.git!wget https://github.com/joernio/joern/releases/download/v1.1.1072/joern-cli.zip!unzip joern-cli.zip -d joern-cli 터미널에서 joern을 사용할 수 있도록 환경변수를 설정해줍니다.export PATH=$PATH:/content/joern-cli/joern-cli 그리고 노드 엣지를 생성해주는 scr..

위 파일은 실제 big-vul 에 있는 파일 중 135192 노드 부분이다. 우리가 node를 생성하면 아래와 같이 나온다. 내용은 일치하나 형식이 다르다 ...그래서 알맞게 수정을 조금 해줘야 한다.(GPT도움을 무척 받아 만든 파일)import re# cpg_node_test.json 파일 읽기input_file = 'cpg_node_test.json'output_file = 'transformed_cpg_node_test.json'with open(input_file, 'r') as f: data = f.read()# 스칼라 구문을 파이썬에서 사용할 수 있도록 변환 (정규 표현식 사용)data = re.sub(r'(\d+)L', r'\1', data) # 1L -> 1로 변환data = re..

https://github.com/ISU-PAAL/DeepDFA GitHub - ISU-PAAL/DeepDFA: Replication package for "Dataflow Analysis-Inspired Deep Learning for Efficient Vulnerability DetectiReplication package for "Dataflow Analysis-Inspired Deep Learning for Efficient Vulnerability Detection", ICSE 2024. - ISU-PAAL/DeepDFAgithub.comhttps://figshare.com/articles/dataset/Dataflow_Analysis-Inspired_Deep_Learning_for_Effici..

우선 아래의 게시물을 읽고 해결을 하였습니다.https://novelism.co.kr/273 윈도우에서 linux 사용 (WSL 2), xwindows GUI 설정 (수정)계산과학 분야의 많은 프로그램들은 linux (서버) 환경에서 사용하도록 만들어져 있습니다. 맥이나 윈도우에서 사용 가능한 것들도 있지만, 아무래도 대규모 계산은 고성능 서버 (혹은 클러스터)novelism.co.kr  윈도우에서 리눅스의 xwindows 를 사용하기 위해 xming 이라는 프로그램이 필요합니다. 다운로드하기 설치를 하고(기본경로로)저는 바로가기를 바탕화면에 넣었습니다."C:\Program Files (x86)\Xming\Xming.exe" :0 -clipboard -multiwindow -ac이 코드를 바로가기 속성에..