文献

J-GLOBAL ID：201802289380636151   整理番号：18A2144347

コード断片からのコンパイラ推定手法

著者 (8件)： 大坪雄平 (警察庁) ,  大坪雄平 (情報セキュリティ大学院大) ,  大塚玲 (情報セキュリティ大学院大) ,  三村守 (防衛大) ,  三村守 (情報セキュリティ大学院大) ,  榊剛史 (東大) ,  受川弘 (警察庁) ,  岩田吉弘 (警察庁)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2018  号： 2  ページ： ROMBUNNO.4C2-1  発行年： 2018年10月15日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 同一のソースコードであっても,コンパイラの種類や最適化オプションの設定により,出力される実行コードの分布は大きく異なることが知られている。コンパイラの特徴は,「サブルーチン呼び出しの引数の指定方法」等特定の部分に大きく現れ,それ以外の部分はコンパイラ推定のノイズとなる可能性が考えられていた。過去に我々は,実行コード16命令の大きさのファイルの断片から実行コードか否かを99%以上の精度で分類できる手法を提案した。この手法を活用し,コンパイラの種類および最適化オプションを組み合わせた15クラスの分類を行った。実験の結果,95%以上の精度で分類ができることが確認できた。したがって,コンパイラの差異により生じる実行コードの分布の差異は,16命令でコンパイラ分類が行えるほど大きいことが明らかとなった。(著者抄録)

シソーラス用語： *コンピュータセキュリティ ,  *マルウェア ,  *プログラム解析 ,  計算機コード ,  コンパイラ ,  *ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  最適化 ,  学習機械 ,  最急降下法 ,  交差検証法
準シソーラス用語： *CNN ,  コンパイラ最適化 ,  ソースコード ,  *マルウェア解析 ,  マルウェア検出 ,  分類精度

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 断片 ,  コンパイラ ,  推定 ,  手法