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코드 분포의 선형 회귀를 이용한 프로그램 유사성 분석
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Similarity Analysis of Programs through Linear Regression of Code Distribution

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임현일 (경남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제7호 KCI Accredited Journals
발행연도
2018.7
수록면
1,357 - 1,363 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2018.19.7.1357

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코드 분포의 선형 회귀를 이용한 프로그램 유사성 분석
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정보 기술의 발전과 더불어 인공 지능 및 기계 학습 분야는 다양한 응용 분야에서 성능을 인정받고 있으며, 다양한 응용 분야로 확대되고 있다. 본 논문에서는 기계 학습 방법을 응용한 소프트웨어 분석 방법을 제안한다. 소프트웨어의 특성을 표현하기 위해 소프트웨어의 코드 분포를 분석하고 이 정보를 기계 학습 방법인 선형 회귀를 통해 분석함으로써 유사 소프트웨어를 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 소프트웨어의 특성은 프로그램 내에 포함된 명령어에 의해 표현될 수 있으며, 명령어의 분포 정보를 학습 데이터로 활용하였다. 또한, 학습 데이터를 통한 학습 과정은 소프트웨어 유사성 분석을 위한 선형 회귀 모델을 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 구현 및 실험을 통해 정확성을 검증한다. 본 논문에서 제안한 방법은 소프트웨어의 유사성을 판단할 수 있는 기본 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기계 학습 방법을 통한 소프트웨어 분석 기술에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 바이너리 코드 분포 분석
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

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