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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 569 - 577 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2020.21.3.569
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컴퓨팅 환경의 효율적인 활용을 위해서 소프트웨어의 분석 기술은 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 기계 학습의 접근방법 중 하나인 서포트 벡터 머신을 통해서 유사 소프트웨어를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 분석 모델의 설계를 위해서 소프트웨어의 특성을 입력 데이터로 표현하기 위한 코드 분석 방법을 제안하고 유사 소프트웨어 분류를 위한 서포트 벡터 머신의 분류모델을 설계한다. 본 논문에서 제안한 방법의 정확성을 검증하기 위해서 실제 사용되는 자바 어플리케이션을 이용한 실험에서 93.7%의 유사 소프트웨어 분류 정확도를 보여주었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 소프트웨어 코드 데이터는 소프트웨어의 특성 분류를 위한 데이터로 효과적으로 사용될 수 있으며, 서포트 벡터 머신을 이용한 유사 소프트웨어 분류 모델은 소프트웨어 분석에 적용될 수 있음을 확인할 수 있다. 소프트웨어를 분석하기 위한 명령 코드 정보는 소프트웨어 분석을 위한 빅데이터, 인공지능, 기계 학습 등의 분야에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 서포트 벡터 머신을 이용한 학습
Ⅲ. 소프트웨어 특성 데이터 분석
Ⅳ. 서포트 벡터 머신을 이용한 소프트웨어 분류 모델 설계
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
참고문헌
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Q. U. Ain / 2019 / A Systematic Review on Code Clone Detection / IEEE Access 7:86121~86144
Dhavleesh Rattan / 2013 / Software clone detection: A systematic review / Information and Software Technology 55(7):1165~1199
Clemens Kolbitsch / 2009 / Effective and efficient malware detection at the end host / Proceedings of the 18th conference on USENIX security symposium :51~366
Andrew Walenstein / 2006 / The Software Similarity Problem in Malware Analysis / Dagstuhl Seminar Proceedings, Duplication, Redundancy, and Similarity in Software
Abdullah Sheneamer / 2016 / A Survey of Software Clone Detection Techniques / International Journal of Computer Applications 137(10):1~21
Dhavleesh Rattan / 2013 / Software clone detection: A systematic review / Information and Software Technology 55(7):1165~1199
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