• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.7
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• pp.299-310
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• 2024

Software is expensive, labor-intensive, and time-consuming to develop. To solve this problem, many organizations turn to publicly available open source, but they often do so without knowing exactly what they're getting into. Older versions of open source have various security vulnerabilities, and even when newer versions are released, many users are still using them, exposing themselves to security threats. Additionally, compliance with licenses is essential when using open source, but many users overlook this, leading to copyright issues. To solve this problem, you need a tool that analyzes open source versions, vulnerabilities, and license information. Traditional Blackduck provide a wealth of open source information when you request the source code, but it's a heavy lift to build the environment. In addition, Fossology extracts the licenses of open source, but does not provide detailed information such as versions because it does not have its own database. To solve these problems, this paper proposes a version and license detection tool that identifies the open source of a user's source code by measuring the source code similarity, and then detects the version and license. The proposed method improves the accuracy of similarity over existing source code similarity measurement programs such as MOSS, and provides users with information about licenses, versions, and vulnerabilities by analyzing each file in the corresponding open source in a web-based lightweight platform environment. This solves capacity issues such as BlackDuck and the lack of open source details such as Fossology.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.792-795
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• 2012

최근 오픈 소스 커뮤니티가 활성화되고 수많은 오픈 소스들이 공개되고 있어서 많은 개발자들이 오픈 소스를 활용하고 있다. 그러나 오픈 소스도 정해진 라이선스 기반으로 공개되므로 오픈 소스를 사용할 때는 반드시 라이선스를 확인해야 한다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 라이선스 위반이나 코드 도용을 확인할 수 있는 방법으로서 안드로이드 앱 사이의 API 메소드 호출 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 원본 프로그램과 도용된 프로그램은 유사한 API 메소드를 사용할 것임을 예상할 수 있기 때문에 API 메소드 호출이 유사한 것을 확인하면 간접적으로 코드 도용을 확인할 수 있다. 본 논문에서 개발한 API 유사도 측정 도구는 안드로이드 앱의 소스 코드를 필요로 하지 않고, 안드로이드 달빅(Dalvik) 바이트 코드로부터 직접 API 호출 명령어를 분석하여 유사도를 측정한다는 특징이 있다. 본 논문에서 구현한 도구의 평가를 위해서 API 호출 유사도 비교 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제로 API 호출 유사도가 높았던 두 앱이 서로 공통된 모듈을 포함하고 있음을 밝혀내었다. 그리고 선행 연구에서 제안했었던 안드로이드 달빅 코드 전체에 대한 유사도 비교 도구보다 비교 속도가 35% 정도 향상된 것을 확인하였다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.6
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• pp.713-722
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• 2015

As open-source software (OSS) becomes more widely used, many users breach the terms in the license agreement of OSS, or reuse a vulnerable OSS module. Therefore, a technique needs to be developed for investigating if a binary program includes an OSS module. In this paper, we propose an efficient technique to detect a particular OSS module in an executable program using its function-level features. The conventional methods are inappropriate for determining whether a module is contained in a specific program because they usually measure the similarity between whole programs. Our technique determines whether an executable program contains a certain OSS module by extracting features such as its function-level instructions, control flow graph, and the structural attributes of a function from both the program and the module, and comparing the similarity of features. In order to demonstrate the efficiency of the proposed technique, we evaluate it in terms of the size of features, detection accuracy, execution overhead, and resilience to compiler optimizations.