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Machine Learning kann Coder enttarnen

Machine Learning kann Coder enttarnen (Symbolfoto)
Machine Learning kann Coder enttarnen (Symbolfoto)
Einer aktuellen Forschungsarbeit zufolge kann maschinelles Lernen dazu genutzt werden, die Urheberschaft eines Programms aufzuklären - was etwa im Falle von Hacker-Angriffen oder Lizenzstreitigkeiten wertvoll sein dürfte.
Silvio Werner,
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Wie mehrere Forscher der Drexel University auf der DefCon-Konferenz demonstriert haben, kann maschinelles Lernen herausfinden, wer einen bestimmten Programmcode angefertigt hat. 

Dazu werden erst einmal alle in einem bestimmten Code-Segment genutzten Features identifiziert. In einem zweiten Schritt versucht der Algorithmus, die dem Programmcode zugrundeliegende Struktur zu durchschauen, was in etwa der Satzstruktur in herkömmlicher Kommunikation entspricht.

Dabei muss der Algorithmus freilich erst einmal angelernt werden, wozu mehrere von einem Entwickler angefertigte Code(fragmente) nötig sind. Dabei sollen bereits von einem Entwickler veröffentlichte kurze Code-Schnipsel etwa auf GitHub ausreichen, um Code von diesem Entwickler zu identifizieren - theoretisch könnte sich ein Hacker so verraten.

Der Ansatz könnte etwa im Falle von Cyberangriffen wertvolle Hinweise auf die Urheberschaft geben, selbiges gilt etwa bei einem Streit um die Rechte an einem speziellen Programms oder Features.

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Silvio Werner
Silvio Werner - Senior Tech Writer - 3817 Artikel auf Notebookcheck veröffentlicht seit 2017
Ich bin seit über zehn Jahren journalistisch aktiv, den Großteil davon im Bereich Technologie. Dabei war ich unter anderem für Tom's Hardware und ComputerBase tätig und bin es seit 2017 auch für Notebookcheck. Mein aktueller Fokus liegt insbesondere auf Mini-PCs und auf Einplatinenrechnern wie dem Raspberry Pi – also kompakten Systemen mit vielen Möglichkeiten. Dazu kommt ein Faible für alle Arten von Wearables und insbesondere für Smartwatches. Hauptberuflich bin ich als Laboringenieur unterwegs, weshalb mir weder naturwissenschaftliche Zusammenhänge noch die Interpretation komplexer Messungen fern liegen.
Kontakt: silvio39191
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Autor: Silvio Werner, 13.08.2018 (Update: 13.08.2018)