Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=pseudocodes<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Грибков, Н. А.
Анализ восстановленного программного кода с использованием абстрактных синтаксических деревьев [Текст] = Analysis of decompiled program code using abstract syntax trees / Н. А. Грибков, Т. Д. Овасапян, Д. А. Москвин // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2023. - № 2. - С. 47-60 : схемы, граф. - Библиогр.: с. 57-58 (33 назв.). - Список литературы представлен на русском и английском языках. . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
abstract syntax trees -- program codes -- pseudocodes -- recovery of program codes -- syntactic similarity -- syntax trees (computing) -- абстрактные синтаксические деревья -- восстановление программных кодов -- программные коды -- псевдокоды -- синтаксическая схожесть -- синтаксические деревья (вычислительная техника)
Аннотация: В статье предлагается метод предварительной обработки фрагментов бинарных программных кодов для последующего определения их схожести с использованием методов машинного обучения. В основе метода лежит анализ псевдокода, полученного в результате декомпиляции фрагментов бинарных кодов. Анализ производится с использованием атрибутных абстрактных синтаксических деревьев. В рамках исследования произведено тестирование и сравнительный анализ эффективности разработанного метода. Данный метод позволяет повысить эффективность обнаружения функционально схожих фрагментов программного кода, по сравнению с аналогами, за счет использования семантического контекста вершин в абстрактном синтаксическом дереве.
The paper proposes a method of preprocessing fragments of binary code for the task of detection their similarity using machine learning algorithms. The method is based on analysis of pseudocode, which is retrieved from decompilation process. The pseudocode is preprocessed with usage of attributed abstract syntax trees. Evaluation of the method indicates its efficiency in binary code similarity detection task due to semantic vectors used for abstract syntax tree modification.

Доп.точки доступа:
Овасапян, Т. Д.; Москвин, Д. А.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)