난독화된 코드에 대한 거대 언어 모델의 코드 클론 탐지 성능 실험 및 분석

Q: 이 논문에서 정의한 코드 난독화란 무엇인가?

코드 난독화는 소프트웨어의 의미를 유지하면서 소스 코드의 구조를 의도적으로 변경하여 읽기 어렵게 만드는 기법이다. 이는 코드의 가독성을 낮춰 분석 및 코드 유출을 방지하는 목적으로 사용되지만, 악성 코드의 탐지를 어렵게 하는 데 악용될 수도 있다.

Q: 거대 언어 모델의 코드 클론 탐지 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 무엇인가?

연구 결과, 거대 언어 모델의 코드 클론 탐지 성능에는 구문 구조의 유사성이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제어 흐름 난독화처럼 구문 구조를 크게 변경하는 경우 탐지 성능이 현저히 저하되지만, 식별자 및 데이터 난독화처럼 구문 구조를 유지하는 경우에는 성능 저하가 적다.

김태현; 안유진; 편고운; 이성호

학술대회자료

난독화된 코드에 대한 거대 언어 모델의 코드 클론 탐지 성능 실험 및 분석 Experiments and Analysis of Large Language Model’s Performance on Code Clone Detection for Obfuscated Code

저자정보: 김태현 (충남대학교) 안유진 (충남대학교) 편고운 (충남대학교) 이성호 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 384 - 386 (3page)

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난독화된 코드에 대한 거대 언어 모델의 코드 클론 탐지 성능 실험 및 분석

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본 논문에서는 난독화된 소스 코드에 대해 거대 언어 모델의 코드 클론 탐지(Code clone detection) 성능을 평가하는 실험을 진행하였다. 이를 위해 POJ-104 데이터 셋을 사용하였으며, Tigress C언어 난독화 도구를 이용해 식별자 난독화(identifier obfuscation), 데이터 난독화(data obfuscat ... 전체 초록 보기

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