Fugu-MT 論文翻訳(概要): STraceBERT: Source Code Retrieval using Semantic Application Traces

論文の概要: STraceBERT: Source Code Retrieval using Semantic Application Traces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04731v1
Date: Thu, 7 Dec 2023 22:19:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-11 16:45:30.573036
Title: STraceBERT: Source Code Retrieval using Semantic Application Traces
Title（参考訳）: STraceBERT:セマンティックアプリケーショントレースを用いたソースコード検索
Authors: Claudio Spiess
Abstract要約: STraceBERTは、Javaの動的解析ツールを使用してコアJavaライブラリへの呼び出しを記録する新しいアプローチである。本実験は,既存のアプローチと比較してソースコードの検索におけるSTraceBERTの有効性を実証するものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Software reverse engineering is an essential task in software engineering and security, but it can be a challenging process, especially for adversarial artifacts. To address this challenge, we present STraceBERT, a novel approach that utilizes a Java dynamic analysis tool to record calls to core Java libraries, and pretrain a BERT-style model on the recorded application traces for effective method source code retrieval from a candidate set. Our experiments demonstrate the effectiveness of STraceBERT in retrieving the source code compared to existing approaches. Our proposed approach offers a promising solution to the problem of code retrieval in software reverse engineering and opens up new avenues for further research in this area.
Abstract（参考訳）: ソフトウェアリバースエンジニアリングは、ソフトウェアエンジニアリングとセキュリティにおいて不可欠なタスクですが、特に敵のアーティファクトにとって、難しいプロセスです。この課題に対処するために、Javaの動的解析ツールを利用した新しいアプローチSTraceBERTを提案する。これは、コアJavaライブラリへの呼び出しを記録し、記録されたアプリケーショントレース上でBERTスタイルのモデルを事前訓練し、候補セットから有効なメソッドソースコードを検索する。本実験は,既存のアプローチと比較してソースコードの検索におけるSTraceBERTの有効性を示す。提案手法は,ソフトウェアリバースエンジニアリングにおけるコード検索問題に対する有望な解決策を提供し,さらなる研究のための新たな道を開く。

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