Similarity Analysis of Programs through Linear Regression of Code Distribution
Hyun-il Lim · Journal of Digital Contents Society · 2018
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.