|
advertisement |
|
|
|
|
|
|
Industrial Automatic Control Systems and Controllers Annotation << Back
Using Recurrent Neural Networks to Detect Borrowed Code in the Interests of Information Security |
A.S. Ostrovskiy, A.A. Gladkikh, R.S. Aristov, A.L. Kemurdzhian, M.Yu. Titov, O.V. Trubienko, S.I. Zhuravlev
The article demonstrates the approach to comparing software functions using the parameters of their control flow graphs using a bi-directional recurrent neural network. It is established that the neural network is able to develop an internal representation of the graph and metrics, allowing to distinguish the similar features of the algorithms necessary to search for the borrowed code.
Keywords: information security; software; recurrent neural networks.
Contacts: E-mail: mtitov_u@list.ru
Pp. 34-41. |
|
|
|
Last news:
Выставки по автоматизации и электронике «ПТА-Урал 2018» и «Электроника-Урал 2018» состоятся в Екатеринбурге Открыта электронная регистрация на выставку Дефектоскопия / NDT St. Petersburg Открыта регистрация на 9-ю Международную научно-практическую конференцию «Строительство и ремонт скважин — 2018» ExpoElectronica и ElectronTechExpo 2018: рост площади экспозиции на 19% и новые формы контент-программы Тематика и состав экспозиции РЭП на выставке "ChipEXPO - 2018" |