AST 분석 기반 수학적 엣지 케이스 검출 도구 BlackSwan 개발

Your risk model passes all its tests. It will still blow up in a crisis.

Ryan Qi2026년 4월 11일5분advanced

AI 요약

Context

정적 분석 및 일반적인 Unit Test로는 포착 불가능한 수치 계산 모델의 런타임 붕괴 위험 존재. 특히 Liquidity Crisis와 같은 극한 상황에서 발생하는 Correlation Spike 및 Matrix PSD 파괴로 인한 Silent Failure 해결 필요.

Technical Solution

AST 분석을 통한 코드 의존성 그래프 구축 및 Failure Site로부터 Root Cause까지의 Causal Chain 역추적 설계
Genetic Algorithm 기반 Adversarial Mode 도입을 통한 최악의 입력 파라미터 자동 진화 및 탐색
NaN/Inf, Matrix PSD, Condition Number 등 8종의 전용 Detector를 통한 수학적 불변성 실시간 감시
HardnessAdaptor를 통한 입력 섭동(Perturbation) 강도 자동 조절로 견고한 코드의 한계점 강제 도출
분석 결과의 재현성 보장을 위해 환경 변수와 시드값을 포함한 ReproducibilityCard 생성 구조 채택
코드 수정 없이 함수 단위로 적용 가능한 Non-intrusive 분석 아키텍처 구현

실천 포인트

1. 금융/수치 모델 설계 시 Covariance Matrix의 Positive Semi-definiteness 유지 여부 검토

2. 단순 Random Sampling 외에 Genetic Algorithm 등 Adversarial 접근법을 통한 엣지 케이스 발굴 적용

3. 에러 발생 시 추적 가능하도록 변수 간의 의존성 그래프(Dependency Graph) 기반 로깅 체계 구축

태그

#Adversarial-Testing #Numerical Stability #Causal Chain #AST #Genetic Algorithm

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