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아키텍처에 무관한 프로그램 함수 유사도 측정 방법

  • 기술번호 : KST2019018976
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 본 발명은 아키텍처에 무관한 프로그램 함수 유사도 측정 및 대상 함수 검색 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 중간언어로 변환된 다양한 라이브러리 함수들의 정보를 저장한 데이터베이스에 대하여 기계학습 이용 모델링을 수행하고, 이를 이용하여 특정 함수와의 유사도를 측정해주는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 데이터베이스에 있던 함수들을, 특정 대상 함수와의 유사도에 따라 정렬한 결과를 산출하며, 이에따라, 프로그램 분석시 분석자가 대상 함수를 검색하여 유사도가 높은 함수들부터 분석을 할 수 있게 함으로서 분석 시간을 단축시키며 효율적인 분석을 가능케 한다.
Int. CL G06F 11/36 (2006.01.01) G06F 8/76 (2018.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01)
CPC G06F 11/3604(2013.01) G06F 11/3604(2013.01) G06F 11/3604(2013.01)
출원번호/일자 1020180034616 (2018.03.26)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0112524 (2019.10.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.25)
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김용대 대전광역시 유성구
2 김동관 대전광역시 유성구
3 김은수 대전광역시 유성구
4 계정오 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 장수현 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 영진빌딩)(두리암특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.03.26 수리 (Accepted) 1-1-2018-0299674-00
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.03.29 수리 (Accepted) 1-1-2018-0313038-12
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
6 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
 2020.11.25 수리 (Accepted) 1-1-2020-1269943-11
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번호 청구항
1 1
아키텍처에 무관한 프로그램 함수 유사도 측정 방법으로서,(a) 다수의 라이브러리 소스 코드 또는 라이브러리 바이너리를 입력받는 단계;(b) 상기 라이브러리 소스 코드를 컴파일하여 기계어 코드를 산출하거나, 상기 라이브러리 바이너리를 기계어 코드로 변환하는 단계;(c) 상기 단계(b)의 기계어 코드를 중간언어로 변환하는 단계;(d) 상기 단계(c)에서 중간언어로 변환된 함수로부터 함수별 특징 및 정보를 추출하여 함수 정보 데이터베이스를 구축하는 단계;(e) 함수 정보 데이터베이스에 있는 정보에 대하여 학습(learning) 방식을 적용하여, 유사한 함수 검색 시스템의 모델링을 수행하는 단계;(f) 검색대상 함수 또는 검색대상 바이너리를 입력받는 단계;(g) 상기 검색대상 함수를 컴파일하여 기계어 코드를 산출하거나, 또는 검색대상 바이너리를 기계어 코드로 변환하는 단계;(h) 상기 단계(g)의 기계어 코드를 중간언어로 변환하는 단계;(i) 상기 단계(h)에서 중간언어로 변환된 함수로부터 함수별 특징 및 정보를 추출하여, 추출된 함수별 특징 및 정보를, 상기 단계(e)에서 생성한 모델에 입력하여, 함수 정보 데이터베이스에 있던 함수들에 대하여, 상기 단계(f)에서 입력된 대상 함수 또는 검색대상 바이너리와의 유사도를 측정하고, 측정된 유사도 결과를 정렬하여 디스플레이 해주는 단계를 포함하는 아키텍처에 무관한 프로그램 함수 유사도 측정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 국민대학교산학협력단 정보보호핵심원천기술개발(R＆D) (안전성 연구 1세부) 난수발생기 및 임베디드 기기 안전성 연구