[Python-de] Lesbarkeit

Bernhard Bockelbrink bernhard.bockelbrink at gmx.de
Fr Apr 6 12:55:05 CEST 2012




Das Programm bietet doch keine Einsicht in das Verfahren, es ist zur Dokumentation völlig ungeeignet.  

Ich bleibe bei meiner Einschätzung, dass das Programm generiert wurde. Passt doch dazu, dass die mit machine learning 10000 files klassifieziert haben.   

Dass das evtl. Ein Fall für eine state machine oder eine Implementierung wäre, die Konfiguration und Code trennt, lassen wir mal unerwähnt. ;-)

Es ist vielleicht voreilig, vom Augenschein auf den Inhalt zu schliessen, aber ich glaube, der ganze Ansatz zur Klassifikation ist Mist.  


--  
Bernhard Bockelbrink
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On Thursday, 5. April 2012 at 23:08, Stefan Schwarzer wrote:

> Hallo,
>  
> On 2012-04-04 17:47, Stefan Ram wrote:
> > Ich sah zufällig gerade
> >  
> > http://garr.dl.sourceforge.net/project/malclassifier.adobe/AdobeMalwareClassifier.py
> > http://sourceforge.net/projects/malclassifier.adobe/files/AdobeMalwareClassifier.py/download
> >  
> > und fragte mich: Verschachtelte if-Anweisungen in Python - der Gipfel
> > der Lesbarkeit von Quelltext?
> >  
>  
>  
> meine erste Reaktion war ähnlich wie bei einigen anderen
> hier. Dabei haben mich die Magic Numbers sogar noch etwas
> mehr gestört als das if-Gestrüpp. ;-)
>  
> Inzwischen denke ich aber, man muss das auch im
> entsprechenden Kontext betrachten. Ich habe mal im Web nach
> ein paar Begriffen aus dem Docstring gesucht und bin
> schließlich hierher gelangt:
> http://infosecsouthwest.com/lectures.html#sftcm
>  
> Bei dem Programm beziehungsweise der Vorarbeit dazu ging es
> darum, über Machine Learning einen Entscheidungsbaum zu
> entwickeln, mit dem sich PE-Dateien klassifizieren lassen.
> Es ging also höchstwahrscheinlich eher um das Verfahren und
> nicht um eine besonders wartbare Implementierung. Diese war
> gegenüber dem Vortrag und dem Artikel eher "nur" der
> Nachweis, dass der Ansatz funktioniert.
>  
> Eine Kette von verschachtelten if-Anweisungen ist eine zwar
> nicht unbedingt gut wartbare, aber ansonsten naheliegende
> Art, einen Entscheidungsbaum zu implementieren. Der Autor
> hat anschließend zwar nicht den Algorithmus verbessert, aber
> das Programm zur Verfügung gestellt. Wäre es besser gewesen,
> er hätte es nicht getan?
>  
> Viele
> Stefan
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>  
>  


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