抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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プログラム難読化は不明瞭なソースコードまたは二元コードへのソフトウェア開発における一般的な方法である,ソフトウェアの目的や論理理解からヒトを防止するために。知的所有権を保護し,悪意のある攻撃を阻止する。種々の難読化技術の開発に専念している膨大な努力が,最も効果的にそれらをどのように利用するかについて知識が小さくなった。最大の挑戦は,難読化技術の最も効果的な組合わせを同定することにある。プログラム難読化を最適化するための統一フレームワークを提案した。入力プログラムPと難読化変換の集合Tが与えられた時,この技術は配列seq=<t1,t2(...,tn>(∀i∈[1,n]Ti∈T)を自動的に同定できる,PのためにTiを適用した最適難読化性能をもたらすことを示した。は数学的最適化問題としてseqの探索プロセスをモデル化した。本論文の重要な技術的貢献は(1)難読化有効性/最適性を評価するために不明瞭言語モデル,(2)最適解seq.を探索するためにMarkov連鎖モンテカルロ法に基づく誘導確率的アルゴリズム。JavaScriptに対するツール閉鎖*におけるフレームワークを実現し,GitHub(コードの19K線)上の25最も星形連結されたJavaScriptプロジェクト上で評価を行った。機械研究は閉鎖*はJSNiceにより開始された攻撃の防御26%良く知られたGoogle閉鎖コンパイラよりも優れていることを示した。筆者らのヒト試験も閉鎖*は実用的であり,ヒト攻撃成功率を30%低減できることを明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】