DeepObfusCode：基于序列到序列网络的源代码混淆
密码学与安全
2021-02-26 v3 机器学习
软件工程
摘要
本文探讨了一种新颖的源代码混淆方法，通过应用基于文本的循环神经网络（RNN）编码器-解码器模型于密文生成与密钥生成。序列到序列模型被整合进模型架构中，以生成混淆代码、生成去混淆密钥并进行实时执行。与现有混淆方法的定量基准比较表明，所提方案在隐蔽性与执行代价方面有显著提升，且关于模型特性的实验在其字符多样性、与原始代码库的差异性以及混淆代码长度的一致性方面给出了积极结果。
引用
@article{arxiv.1909.01837,
title = {DeepObfusCode: Source Code Obfuscation Through Sequence-to-Sequence Networks},
author = {Siddhartha Datta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.01837},
year = {2021}
}
备注
Accepted in Advances in Intelligent Systems and Computing 2021 & Computing Conference 2021