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docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links

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Antigravity Agent
2026-05-02 09:18:34 +09:00
parent c84dcb8371
commit 6445fcc05b
13150 changed files with 55394 additions and 100862 deletions
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01_Archive/2026-04-20/Caliskan-Islam 등의 프로그램 바이너리 작성자 식별 연구.md
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id: P-REINFORCE-AUTO-0C1C8B
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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confidence_score: 0.90
tags: [auto-reinforced]
last_reinforced: 2026-04-20
github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Caliskan-Islam 등의 프로그램 바이너리 작성자 식별 연구"
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# [[Caliskan-Islam 등의 프로그램 바이너리 작성자 식별 연구]]
# [[Caliskan-Islam 등의 프로그램 바이너리 작성자 식별 연구|Caliskan-Islam 등의 프로그램 바이너리 작성자 식별 연구]]
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> 지식 요약 정보 추출 중...
@@ -29,11 +29,11 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Caliskan-Islam 등의 프로
- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Related Topics:** [[Code Stylometry]], [[Random Forest]], [[Abstract Syntax Tree (AST)]], [[Control Flow Graph (CFG)]]
- **Projects/Contexts:** [[Google Code Jam]], [[GitHub]]
- **Related Topics:** [[Code Stylometry (코드 문체론)|Code Stylometry]], Random Forest, [[Abstract Syntax Tree (AST)|Abstract Syntax Tree (AST)]], Control Flow Graph (CFG)
- **Projects/Contexts:** Google Code Jam, GitHub
- **Contradictions/Notes:** 소스 [2, 3]에 따르면, 초기 75만 개의 특징을 그대로 머신러닝에 투입했을 때는 성능이 30%에 그쳤으나, 정보 이득(Information gain)을 사용하여 특징을 2,000개 미만으로 대폭 줄였음에도 불구하고 정확도가 90% 근방으로 상승하는 반직관적인 결과를 보였습니다. 또한 심볼 정보 제거는 23%의 뚜렷한 성능 저하를 일으켰으나, 본격적인 소스 코드 난독화(Obfuscator-LLVM)는 식별 성능을 겨우 3.6%만 낮췄다는 흥미로운 점을 발견했습니다 [3].
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*Last updated: 2026-04-19*
- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Caliskan-Islam 등의 프로그램 바이너리 작성자 식별 연구.md]]
- Raw Source: 00_Raw/2026-04-20/Caliskan-Islam 등의 프로그램 바이너리 작성자 식별 연구.md
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