機械学習を用いると匿名のソースコードから個人を識別可能であることが判明

by Brian Klug プログラミング言語を用いて書かれた「ソースコード」はあらかじめ定められた規則に従って記述する必要があり、匿名で公開されたコードから個人を識別することは困難に思えるかもしれません。ところが、実際にはコードにも個人の特徴が色濃く表れており、機械学習を用いてコードのサンプルから個人を識別できることが判明しました。 DEF CON® 26 Hacking Conference Speakers https://www.defcon.org/html/defcon-26/dc-26-speakers.html#Greenstadt Machine Learning Can Identify the Authors of Anonymous Code | WIRED https://www.wired.com/story/machine-learning-identify-

[rryu]

字句的な特徴じゃなくて処理の構成の仕方の方で誰が書いたか分かるような気がする。多分脳内に構築されたコードの定石で特徴が出るのだと思う。

[verda]

ペロッこれはNTTデータ

[objectiveworker]

ソースを読めば作者の学習習慣とかわかるからな。

[rti7743]

コードの隙間から相手の思考が大体読めるんですよなBPS的展開を希望

[masayoshinym]

もうそういうのいいから。

[gurinekosan]

もうじきネット釣り師を特定するアルゴリズムがひっそりとブログを開設して、生きとったんかワレというブコメを集めるところまで読んだ。

[filinion]

ソースコードにも「文体」とでも呼ぶべきものがあって、そこから個人を特定可能であるという話。自然言語や絵画の作者を特定するよりむしろ簡単なのかな。

[napsucks]

ぎょええええ

[NOV1975]

「プログラミングを勉強する学生が他のコードを盗用したのかどうかを判断する場合や、マルウェアの開発者を特定する時などにコードから個人を識別するAIが役立つ」まあこのくらいだよね後はそもそも署名しろって話

[Kmusiclife]

まぁ分かるだろうと思う。少なくともtab派とspace派で2つに分けられるしなぁ。