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Enregistrement W2914961791 · doi:10.1145/3292577

Code Authorship Attribution

2019· review· en· W2914961791 sur OpenAlexafffund
Vaibhavi Kalgutkar, Ratinder Kaur, Hugo Gonzalez, Natalia Stakhanova, Alina Matyukhina

Notice bibliographique

RevueACM Computing Surveys · 2019
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAuthorship Attribution and Profiling
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésComputer scienceMalwareAttributionAuthorship attributionCode (set theory)Field (mathematics)CryptovirologyCategorizationData scienceArtificial intelligenceComputer securityProgramming languageSet (abstract data type)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Code authorship attribution is the process of identifying the author of a given code. With increasing numbers of malware and advanced mutation techniques, the authors of malware are creating a large number of malware variants. To better deal with this problem, methods for examining the authorship of malicious code are necessary. Code authorship attribution techniques can thus be utilized to identify and categorize the authors of malware. This information can help predict the types of tools and techniques that the author of a specific malware uses, as well as the manner in which the malware spreads and evolves. In this article, we present the first comprehensive review of research on code authorship attribution. The article summarizes various methods of authorship attribution and highlights challenges in the field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,016

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,263
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,150 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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