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코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

  • 기술번호 : KST2022009231
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 방법은, 애플리케이션을 디컴파일 하여 Smali 코드 시퀀스(code Sequence)를 추출하는 단계; 추출된 Smali 코드 시퀀스를 벡터화하여 학습 데이터 셋을 구축하는 단계; 벡터화된 Smali 코드 시퀀스를 딥러닝 모델로 학습하여 분류기를 생성하는 단계; 타겟 애플리케이션의 Smali 코드 시퀀스를 상기 분류기의 입력으로 사용하여 카테고리 분류 결과를 생성하는 단계; 및 상기 타겟 애플리케이션의 분류 결과를 도출한 주요 Smali 코드 시퀀스를 식별하여 제공하는 단계;를 포함한다. 이에 따라, 애플리케이션이 실제로 동작하는 Smali 코드 시퀀스를 이용하여 애플리케이션의 객관적인 평가가 가능하다.
Int. CL G06F 21/56 (2013.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 21/563(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200182736 (2020.12.24)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0091733 (2022.07.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.24)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이정현 서울특별시 서초구
2 반영훈 인천광역시 계양구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-1407179-49
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.10.28 수리 (Accepted) 4-1-2021-5282132-58
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.03.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0206662-79
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.05.09 수리 (Accepted) 1-1-2022-0491039-15
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.05.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0491040-51
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번호 청구항
1 1
애플리케이션을 디컴파일 하여 Smali 코드 시퀀스(code Sequence)를 추출하는 단계;추출된 Smali 코드 시퀀스를 벡터화하여 학습 데이터 셋을 구축하는 단계;벡터화된 Smali 코드 시퀀스를 딥러닝 모델로 학습하여 분류기를 생성하는 단계;타겟 애플리케이션의 Smali 코드 시퀀스를 상기 분류기의 입력으로 사용하여 카테고리 분류 결과를 생성하는 단계; 및상기 타겟 애플리케이션의 분류 결과를 도출한 주요 Smali 코드 시퀀스를 식별하여 제공하는 단계;를 포함하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 학습 데이터 셋을 구축하는 단계는,추출한 모든 Smali 코드 시퀀스를 학습 데이터 셋으로 구축하는 단계; 및딥러닝 모델에 입력으로 사용하기 위해 상기 학습 데이터 셋을 벡터화하는 단계;를 포함하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 Smali 코드 시퀀스를 추출하는 단계는,카테고리별 애플리케이션을 디컴파일 하여 Smali 코드를 추출하는 단계; 및Smali 코드를 Smali 코드 시퀀스로 변환하는 단계;를 포함하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 카테고리 분류 결과를 생성하는 단계는,상기 타겟 애플리케이션에 대해 분류될 카테고리 중 가장 확률이 높은 카테고리로 분류하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 주요 Smali 코드 시퀀스를 식별하여 제공하는 단계는,상기 딥러닝 모델에 대한 설명을 제공하는 알고리즘(LIME: Local Interpretable Model-Agnostic Explanation)을 이용하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 방법
6 6
제1항에 따른 상기 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체
7 7
애플리케이션을 디컴파일 하여 Smali 코드 시퀀스(code Sequence)를 추출하는 시퀀스 추출부;추출된 Smali 코드 시퀀스를 벡터화하여 학습 데이터 셋을 구축하는 벡터화부;벡터화된 Smali 코드 시퀀스를 딥러닝 모델로 학습하여 분류기를 생성하는 학습부;타겟 애플리케이션의 Smali 코드 시퀀스를 상기 분류기의 입력으로 사용하여 카테고리 분류 결과를 생성하는 분류부; 및상기 타겟 애플리케이션의 분류 결과를 도출한 주요 Smali 코드 시퀀스를 식별하여 제공하는 식별부;를 포함하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 벡터화부는,추출한 모든 Smali 코드 시퀀스를 학습 데이터 셋으로 구축하는 데이터 셋 생성부; 및딥러닝 모델에 입력으로 사용하기 위해 상기 학습 데이터 셋을 벡터화하는 임베딩부;를 포함하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 장치
9 9
제7항에 있어서, 상기 시퀀스 추출부는,카테고리별 애플리케이션을 디컴파일 하여 Smali 코드를 추출하는 Smali 코드부; 및Smali 코드를 Smali 코드 시퀀스로 변환하는 Smali 시퀀스 변환부;를 포함하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 장치
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제7항에 있어서, 상기 분류부는,상기 타겟 애플리케이션에 대해 분류될 카테고리 중 가장 확률이 높은 카테고리로 분류하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 장치
11 11
제7항에 있어서, 상기 식별부는,상기 딥러닝 모델에 대한 설명을 제공하는 알고리즘(LIME: Local Interpretable Model-Agnostic Explanation)을 이용하는, 코드 시퀀스 기반 지능형 핵심코드 식별 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 숭실대학교 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) 모바일 코드 해독을 위한 정적 코드 추출 기술 연구