論文の概要: OCEAN: Open-World Contrastive Authorship Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05049v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 14:02:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 22:41:41.142191
• Title: OCEAN: Open-World Contrastive Authorship Identification
• Title（参考訳）: OCEAN: Open-World Contrastive Authorship Identification
• Authors: Felix Mächtle, Jan-Niclas Serr, Nils Loose, Jonas Sander, Thomas Eisenbarth,
• Abstract要約: OCEANは、関数レベルの著者帰属のための対照的な学習ベースのシステムである。 実世界のユースケースにおける著者帰属システムの性能向上を目的とした新しい現実的データセットであるCONANとSNOOPYを導入し、そのようなシステムの評価の堅牢性を高める。 Oceanは、ソフトウェアアップデートで未知の著者からのコードインジェクションを検出し、ソフトウェアサプライチェーンを保護する価値を強調できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.072510609300123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In an era where cyberattacks increasingly target the software supply chain, the ability to accurately attribute code authorship in binary files is critical to improving cybersecurity measures. We propose OCEAN, a contrastive learning-based system for function-level authorship attribution. OCEAN is the first framework to explore code authorship attribution on compiled binaries in an open-world and extreme scenario, where two code samples from unknown authors are compared to determine if they are developed by the same author. To evaluate OCEAN, we introduce new realistic datasets: CONAN, to improve the performance of authorship attribution systems in real-world use cases, and SNOOPY, to increase the robustness of the evaluation of such systems. We use CONAN to train our model and evaluate on SNOOPY, a fully unseen dataset, resulting in an AUROC score of 0.86 even when using high compiler optimizations. We further show that CONAN improves performance by 7% compared to the previously used Google Code Jam dataset. Additionally, OCEAN outperforms previous methods in their settings, achieving a 10% improvement over state-of-the-art SCS-Gan in scenarios analyzing source code. Furthermore, OCEAN can detect code injections from an unknown author in a software update, underscoring its value for securing software supply chains.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃がソフトウェアサプライチェーンを標的にしている時代において、バイナリファイルのコードオーサシップを正確に属性付ける能力は、サイバーセキュリティ対策の改善に不可欠である。 我々は,関数レベルの著者帰属のための対照的な学習ベースシステムであるOCEANを提案する。 OCEANは、オープンワールドと極端なシナリオにおいてコンパイルされたバイナリに対するコードオーサシップの属性を探求する最初のフレームワークであり、未知の作者の2つのコードサンプルを比較して、それらが同じ著者によって開発されているかどうかを判断する。 OCEANを評価するために、現実世界のユースケースにおける著者帰属システムの性能を向上させるためのCONANと、そのようなシステムの評価の堅牢性を高めるSNOOPYという、新しい現実的なデータセットを紹介した。 CONANを使ってモデルをトレーニングし、SNOOPY(完全に見えないデータセット)で評価し、高いコンパイラ最適化を使用してもAUROCスコアは0.86となる。 さらに、これまで使用されていたGoogle Code Jamデータセットと比較して、CONANはパフォーマンスを7%改善することを示す。 さらにOCEANは、ソースコードを解析するシナリオにおいて、従来のメソッドよりもパフォーマンスが高く、最先端のSCS-Ganよりも10%改善されている。 さらに、OCEANはソフトウェアアップデートで未知の著者からコードインジェクションを検出でき、ソフトウェアサプライチェーンの確保の価値を強調できる。

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