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本研究課題の目的は，ソフトウェア保護機構(ソフトウェアを保護するために変形・追加されたコード)の発見の困難さを評価する方法を開発することである．本年度は，新たな試みとして，コードのステルシネス(保護されていないコードとの区別のつきにくさ)を，確率的言語モデルを用いて定量的に評価する方法を提案した．具体的には，多数の既存のソフトウェアのアセンブリコードを学習テキストとして用いて構築したN-gramモデルによって，保護のために追加・変形されたコードの生成確率，すなわち，アセンブリコードとしてのもっともらしさを推定し，それに基づき保護機構のステルシネスを評価した．提案方法は，保護を適用したコードのステルシネスを測定できる，すなわち，「コードに保護機構が含まれているように見える度合」を数値化できるため，保護機構を発見する困難さの判断の一助となると考える．
また，評価システムを実装した上で，既存のソフトウェア保護方法(難読化や暗号化など9種類)によって保護されたコードのステルシネスを評価する実験を行った．結果から，コードの制御構造や命令表現の変形のみを行う保護はコードのステルシネスを高く維持できる一方，コードの暗号化など，元来のコードの意味を破壊する変形を伴う保護や，意味のないコードを無作為に挿入する保護は，コードのステルシネスを低くする傾向が強いことがわかった．
得られた成果は，情報処理学会の論文誌やシンポジウム等において発表した．
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