2024/07/29 by Завадский, Е. В., Булат, А. В.
#Computer and information sciences #FOS: Computer and information sciences
paper · doi:10.48612/jisp/kxfu-f8dz-7f8n
Современный тренд увеличения производительности труда и эффективности бизнес-процессов влечет оптимизацию процессов разработки программного обеспечения за счет применения моделей генеративного искусственного интеллекта, обученных на различных кодовых базах, и ручного копирования фрагментов кода. С учетом роста числа зарегистрированных уязвимостей необходимы методы обнаружения клонов программного ко-да. Предложен метод оценки схожести фрагментов программного кода бинарных исполняемых файлов, который базируется на представлении кода в виде FA-AAST-дерева и аппарате графовых нейронных сетей. Результаты, полученные в ходе тестирования на программном обеспечении с от-крытым и закрытым исходным кодом, демонстрируют корректность работы предложенного метода и более высокую точность в сравнении с рассмотренными решениями