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80386 마이크로코드 역어셈블됨
CNN 기반 다이 이미지 분석을 통한 80386 Microcode 복원
AI 요약
Context
물리적 다이 이미지에서 마이크로코드를 역추적하여 프로세서 내부 동작을 규명하려는 시도. 단순한 이미지 분석만으로는 노이즈와 흐릿한 픽셀로 인해 비트 판별의 정확도를 확보하기 어려운 제약 존재.
Technical Solution
- Microcode ROM의 규칙적인 행렬 구조를 기반으로 비트별 X, Y 좌표계 설정
- 트랜지스터 존재 여부를 통한 0/1 비트 분류 체계 수립
- 색상 임계값 기반 자동 처리의 한계를 극복하기 위해 CNN 기반 비트 분류 모델 도입
- 합성곱 신경망을 통한 특징 추출로 노이즈 및 가짜 1비트 제거
- 추출된 비트 배열을 원본 이미지 위에 50% 불투명도로 오버레이하여 휴먼 검수 수행
- 최종 2차원 비트 배열로부터 Microcode Word를 추출하여 아키텍처 리비전 식별
실천 포인트
1. 저수준 하드웨어 분석 시 물리적 노이즈 제거를 위한 ML 분류기 도입 검토
2. 자동화 도구 결과물에 대한 시각적 오버레이 검증 프로세스 구축
3. 하위 호환성 유지를 위해 복잡해진 레거시 아키텍처 분석 시 리비전별 식별자(예: BIST 값) 우선 확보