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메모리 액세스 로그 분석을 통한 프로그램 표절 검출
Program Plagiarism Detection through Memory Access Log Analysis 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D, v.13D no.6 = no.109, 2006년, pp.833 - 838  

박성윤 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ,  한상용 (중앙대학교 컴퓨터공학과)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Program Plagiarism is an infringement of software copyright. In detecting program plagiarism, many different source program comparison methods has been studied. But, it is not easy to detect plagiarized program that made a few cosmetic changes in program structures and variable names In this paper, ...

주제어

#프로그램 표절   #알고리즘 유사도   #메모리 액세스 로그  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러나 수집된 메모리 액세스 정보를 위의 종류대로 구분하기도 수월하지 않을뿐더러 본 논문에서는 소스 코드를 컴파일하여 생성된 사용자 프로세스가 메모리를 사용하는 내역이 관심 대상이다. 따라서 본 논문에서는 문제를 단순화하고 실험을 용이 하도록 하기 위하여 그 논의 대상을 한정하여 '사용자 프로세스'에 의한, 지역 데이터 영역'의 메모리 액세스 로그 (memory access log)를 분석한다.
  • 본 논문에서는 소스 코드에 의한 비교 방법에 의해서가 아닌, 실행 중인 소프트웨어의 동작으로부터 정보를 추출해 두 소프트웨어의 알고리즘 유사도를 측정해 볼 수 있는 방법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 표절된 소스코드에서는 메모리 액세스 정보가 서로 비슷한 패턴을 띄게 됨으로서 상호 유사성을 확인할 수 있다는 방법을 제시하였다. 메모리 액세스의 순서가 바뀌지 않을 수정, 즉 주석 문의 삽입, 변수나 함수 이름의 변경, 변수나 함수의 선언 위치 변경, 매크로의 사용, 함수의 통합 및 분할, 실행되지 않을 불필요코드 삽입 등과 같은 변경[15]을 이용한 표절은 본 논문에서 제안한 방법에 의해 이론상 100% 정확하게 표절을 검출할 수 있다.
  • 하지만 프로그램 표절 문제는 표절 '여부를 가리는 것 자체가 큰 문 제이다. 본 논문에서는 표절에 의한 소프트웨어 개발 물을 검출할 수 있도록 두 프로그램의 유사도를 측정하는 새로운 방법을 제시하고자 한다.
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참고문헌 (15)

  1. Karl J. Ottenstein, 'An algorithmic approach to the detection and prevention of plagiarism,' ACM SIGCSE Bulletin, Vol.8, Issue 4, pp.30-41, 1976 

    상세보기 crossref

  2. Sam Grier, 'A Tool that Detects Plagiarism in Pascal Programs,' Twelfth SIGCSE Technical Symposium, St. Louis, Missouri, pp.15-20, 1981 

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  3. M. J. Wise, 'YAP3 : Improved Detectin of Similarities in Computer Programs and Other Texts,' SIGCSE'96, pp.130-134, 1996 

  4. 전명제, 이평준, 조환규, '학생 프로그램 과제물 표절 탐색 기법', 한국소프트웨어감정평가학회 춘계학술대회, pp.51-55, 2004 

  5. 서선애, 'Clonechecker : 프로그램 표절 검사 도구', 한국소프트웨어감정평가학회, 제3회 추계학술발표대회, pp.27-36, 2004 

  6. S. Schleimer et al. 'Winnowing: Local Algorithms for Document Fingerprinting,' SIGMOD2003, June 9-12, 2003 

  7. D. Gitchell, N. Tran, 'Sim: A Utility for Detecting Similarity in Computer Programs,' SIGCSE'99, pp.266-270, 1999 

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  8. MOSS: http://www.cs.berkeley.edu/~aiken/mos- s.html 

  9. M.J. Wise, 'String Similarity via Greedy String Tiling and Running Karp-Rabin Matching,' http://www.bio.cam.ac.uk/~mw263/ftp/doc/RKR_GST.ps, Dept. of CS, University of Sydney, 1993 

  10. Tool Interface Standard(TIS), 'Executable and Linkable Format (ELF),' Version1.2, 1995 

  11. Tool Interface Standard(TIS), 'Portable Executable Format Specification for Windows,' Version1.0, 1993 

  12. 'IA-32 Intel Architecture Software Developer's Manual Volume 1: Basic Architecture,' Intel Corporation, 2005 

  13. R. W. Sebesta, 'Concepts of Programming Languages,' Fifth Ed., Addison Wesley, 2002 

  14. R. E. Neapolitan, 'Foundations of Algorithms using C++ Pseudocode,' Jones and Bartlett Publishers, 1998 

  15. 이효섭, 임흥태, 도경구, '프로그램 표절 탐지를 위한 프로그램 유사성 측정 방법 조사', 한국소프트웨어감정평가학회 추계학술대회, pp.9-23, 2005 

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