프로그램 소스코드를 표절하는 것은 소프트웨어의 지적재산권을 침해하는 행위이다. 표절을 감추기 위하여 소스코드의 구조를 일부 바꾸거나 변수 명을 바꾸는 등의 수단을 쓰기도 하기 때문에 표절을 검출하기란 쉽지 않은 일이다. 표절 행위를 막기 위해 이를 검출하기 위한 여러 가지 방법들이 고안되었으며 대부분 프로그램의 소스코드를 다양한 방법으로 분석하여 표절 검출하려고 한다. 본 논문에서는 소스 코드에 기반하지 않고 실행중인 프로그램의 메모리 액세스 로그 분석을 통해 알고리즘 유사도를 측정하여 프로그램의 표절 여부를 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 두 프로그램의 메모리 액세스 로그는 일반적인 스트링 비교 알고리즘을 이용하여 분석될 수 있으며, 본 논문에서는 일반적인 방법보다 특성화된 방법을 제시한다. 이를 통해 메모리 액세스 로그가 프로그램의 표절 검출도구로서 사용되어질 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 지금까지 보편적으로 사용되어 온 대표적인 알고리즘은 부분 스트링간의 완전 일치를 통한 Greedy-String-Tiling이나 두 스트링간의 지역정렬(local alignment)을 이용한 유사도 분석이 주된 방법론이었다. 본 논문에서는 해당 프로그램 소스의 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 새로운 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에서 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험해 보았다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(match이면 +1, mismatch이면 -1, gap이면 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 제시한 적응적 유사도 행렬을 보다 다양한 표절탐색 목적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
컴퓨터 프로그램의 표절 또는 복제에 대한 유사도 검출은 구현에 사용된 프로그래밍 언어, 분석 대상 코드의 종류에 따라 각기 다른 감정 방법과 도구가 필요하다. 최근 들어 증가하고 있는 내장형 시스템의 목적 코드에 대한 유사도 감정은 원시 코드와 비교해 더욱 복잡한 과정 및 고도의 기술과 함께 상당한 자원을 요구하고 있다. 본 연구에서는 목적 코드를 대상으로 역 어셈블리 기법의 적용과 같은 역공학 방법을 이용하여, 목적 코드의 어셈블리어 변환을 통한 어셈블리어 레벨에서의 함수 단위 유사도 감정 방법에 관하여 연구하였다. 그리고, 어셈블리어 레벨에서의 유사도 비교를 위해 코드의 구문분석을 통한 명령어 및 오퍼랜드 테이블을 생성하고, 이를 대상으로 유사도를 검출할 수 있는 도구의 설계에 관하여 기술하였다.
코드 이동성이 증가함에 따라 코드 도용이 문제가 되고 있으며 이를 대처하기 위해 프로그램 비교를 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 클래스 구조를 이용하여 Java 프로그램의 표절을 검사하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 멤버 변수와 메소드 간의 참조 관계를 나타내는 그래프를 생성한다. 변수 참조 관계는 이분 그래프 형태로 나타나는데 이렇게 생성된 그래프를 대상으로 그래프 동형 검사를 적용하여 프로그램 간의 유사도를 측정한다. 이 논문에서는 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 2012년 부산대학교 객체지향 프로그래밍 과제로 제출된 Java 프로그램을 대상으로 실험하였다. 그리고 제안 방법의 정확도를 평가하기 위해 기존 유사도 검사 프로그램인 JPlag와 Stigmata를 대상으로 F-measure 지표를 이용해 비교하였다. 그 결과 제안 방법의 F-measure가 JPlag보다 0.17, Stigmata보다 0.34 높은 것으로 나타났다.
실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하거나 표절을 검사하기 위해 소프트웨어만의 고유한 특징인 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 일반적으로 소프트웨어 버스마크는 추출 방법에 따라 정적 버스마크와 동적 버스마크로 구분되고, 추출된 방법에 따라 장단점이 뚜렷하게 나타난다. 본 논문에서는 동적 분석을 이용하여 API 시퀀스 버스마크를 추출하고 실행코드 간의 유사성 검사에 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 동적 시퀀스 버스마크는 프로그램이 실행되는 과정에서 호출되는 모든 API 함수 및 시스템 호출을 포함하는 기존의 방법과는 다르게 실행코드 내에 정의되어 있는 API 함수만으로 구성된 API 시퀀스를 이용한다. 추출된 동적 버스마크는 프로그램의 시작에서 종료까지 호출되는 API 시퀀스이며 이를 효율적으로 비교하기 위해 서열정렬 알고리즘을 활용한 유사성 척도를 사용한다. 여러 오픈소스 소프트웨어를 비교하여 버스마크의 신뢰성과 강인성을 검증하였다. 제안하는 동적 API 시퀀스 버스마크는 실행코드의 유사성 검사에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
매니코어 기술에 힘입어 컴퓨터 하드웨어의 성능이 향상되고 있지만 그에 비례한 소프트웨어 성능 증가는 다소 미미한 실정이다. 함수형 언어는 병렬 프로그램의 성능을 향상시키는 대안 중 하나이다. 이러한 언어는 부수효과가 없는 순수한 수식을 통해 내재된 병렬성을 지원하기 때문이다. 함수형 언어인 Haskell은 모나드를 기반으로 하는 다양하고 쉬운 병렬 구조를 제공하기 때문에 병렬 프로그래밍에서 널리 사용된다. 하지만 Haskell로 작성된 병렬 프로그램의 성능 확장성은 코어 수가 증가함에 따라 변동이 큰 경향이 있다. 이는 프로그램 실행에 있어 가비지 컬렉션이 공간과 시간에 모두 영향을 미치는데 Haskell은 이러한 가비지 컬렉션을 사용하는 가상머신 위에서 실행되기 때문이라고 추정된다. 따라서 본 논문에서는 GC-Tune이라는 메모리 튜닝 도구를 사용하여 이 추정이 맞는지 검증하고 Haskell 병렬 프로그램의 성능 확장성을 높이는 방법을 모색한다. 병렬 Haskell 표절 검사 프로그램을 대상으로 실험한 결과 성능 확장성이 향상되었다. 특히 메모리 튜닝을 하지 않은 프로그램에 비해 속도 향상의 변동 범위가 39% 감소하였다.
소스코드가 없이 실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하기위해 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 소프트웨어 버스마크란 그 소프트웨어만의 고유한 특징으로 소프트웨어 식별에 사용된다. 본 논문에서는 정적 주요경로 상의 API 함수 시퀀스를 이용하여 소프트웨어 간의 유사성을 산정하는 방법을 제시한다. 바이너리코드에서 소프트웨어의 특성이 뚜렷하게 나타나는 API 함수만을 사용하여 소프트웨어 유사성 검사의 신뢰성을 높이고, 정적 분석 기법에 동적 분석 기법의 특징을 적용하여 강인성을 높이는 방법을 모색하였다. 정적 분석으로 바이너리코드의 주요경로를 추출하고, API 함수 시퀀스 간의 효과적인 유사성 측정을 위해 서열정렬 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘을 이용한 유사성 척도를 제안한다. 버스마크의 신뢰성을 평가하기 위하여 같은 프로그램의 여러 버전을 대상으로 실험하였고, 강인성을 평가하기 위해 오픈소스 소프트웨어의 소스코드를 다양한 컴파일환경으로 바꾸어 실험하였다.
바이너리 유사도 분석은 취약점 분석, 악성코드 분석, 표절 탐지 등에서 사용되고 있는데, 분석대상 함수가 알려진 안전한 함수와 동일하다는 것을 증명해주면 바이너리 코드의 악성행위 분석, 취약점 분석 등의 효율성을 높이는 데에 도움이 될 수 있다. 하지만 기존에는 동일 함수의 서로 다른 버전에 대한 유사도 분석에 대해서 별도로 이루어진 연구가 거의 없었다. 본 논문에서는 바이너리로부터 추출 가능한 함수 정보들을 바탕으로 다양한 방법을 통해 함수 단위의 유사도를 분석하고 적은 시간으로 효율적으로 분석할 수 있는 방안을 모색한다. 특히 OpenSSL 라이브러리의 서로 다른 버전을 대상으로 분석을 수행하여 버전이 다른 경우에도 유사한 함수를 탐지하는 것을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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