論文の概要: I still know it's you! On Challenges in Anonymizing Source Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12553v1
• Date: Fri, 26 Aug 2022 10:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-29 13:40:44.977972
• Title: I still know it's you! On Challenges in Anonymizing Source Code
• Title（参考訳）: まだあなただとわかってる! ソースコードの匿名化の課題
• Authors: Micha Horlboge, Erwin Quiring, Roland Meyer, Konrad Rieck
• Abstract要約: 属性は、反検閲およびプライバシー強化技術の開発者にとって重大な脅威となる。 この脅威から理想的な保護は、ソースコードの匿名化である。 我々は、$k$の著者の1つに帰属できないプログラムを生成するタスクは計算不可能であることを証明した。 攻撃者が匿名化に気付くと、いずれの手法も十分な保護を提供しないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.175586147749131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The source code of a program not only defines its semantics but also contains subtle clues that can identify its author. Several studies have shown that these clues can be automatically extracted using machine learning and allow for determining a program's author among hundreds of programmers. This attribution poses a significant threat to developers of anti-censorship and privacy-enhancing technologies, as they become identifiable and may be prosecuted. An ideal protection from this threat would be the anonymization of source code. However, neither theoretical nor practical principles of such an anonymization have been explored so far. In this paper, we tackle this problem and develop a framework for reasoning about code anonymization. We prove that the task of generating a $k$-anonymous program -- a program that cannot be attributed to one of $k$ authors -- is not computable and thus a dead end for research. As a remedy, we introduce a relaxed concept called $k$-uncertainty, which enables us to measure the protection of developers. Based on this concept, we empirically study candidate techniques for anonymization, such as code normalization, coding style imitation, and code obfuscation. We find that none of the techniques provides sufficient protection when the attacker is aware of the anonymization. While we introduce an approach for removing remaining clues from the code, the main result of our work is negative: Anonymization of source code is a hard and open problem.
• Abstract（参考訳）: プログラムのソースコードはその意味論を定義するだけでなく、著者を識別できる微妙な手がかりも含んでいる。 いくつかの研究によると、これらのヒントは機械学習を使って自動的に抽出され、数百人のプログラマの間でプログラムの作者を決定することができる。 この帰属は、検閲やプライバシー強化技術が特定可能になり、起訴される可能性があるため、開発者にとって大きな脅威となる。 この脅威から理想的な保護は、ソースコードの匿名化である。 しかし、このような匿名化の理論的・実践的な原則はこれまでにも検討されていない。 本稿では,この問題に取り組み,コードの匿名化を推論するためのフレームワークを開発する。 私たちは、$k$の匿名のプログラムを生成するというタスクは、$k$の著者の1つに起因しないプログラムであり、計算不可能であり、したがって研究の行き詰まりであると証明する。 対策として、開発者の保護を測定するために、$k$-uncertaintyという緩和された概念を紹介します。 この概念に基づいて,コード正規化やコーディングスタイルの模倣,コードの難読化など,匿名化の候補手法を実証的に研究する。 攻撃者が匿名化に気付くと、いずれの手法も十分な保護を提供しないことがわかった。 コードから残りの手がかりを取り除くためのアプローチを導入する一方で、私たちの仕事の主な結果は否定的です。

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