feat: complete wikification of War Commander batch 1&2 and final grey dot cleanup

10_Wiki/Topics/AI/Adversarial Code Stylometry.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 id: P-REINFORCE-AUTO-36585B
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 0.90
 tags: [auto-reinforced]
 last_reinforced: 2026-04-20
@@ -24,11 +24,11 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Adversarial Code Stylometry"
 - **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- **Related Topics:** [[Code Stylometry]], [[Obfuscation]], [[Mimicry Attack]], [[StyleCounsel]]
-- **Projects/Contexts:** [[오픈소스 기여자 익명성 보장]], [[검열 우회 및 프라이버시 보호 도구 개발]]
+- **Related Topics:** Code Stylometry, Obfuscation, Mimicry Attack, [[StyleCounsel]]
+- **Projects/Contexts:** 오픈소스 기여자 익명성 보장, 검열 우회 및 프라이버시 보호 도구 개발
 - **Contradictions/Notes:** Caliskan-Islam 등의 기존 연구에서는 'Stunnix'와 같은 상용 난독화 도구를 사용해도 분류기의 식별 정확도가 거의 떨어지지 않는다고 보고했습니다. 그러나 Simko 등의 적대적 연구에서는 실험 참가자들이 표면적인 수준의 변수명 교체나 국소적인 구조 변경 등 간단한 조작을 가하는 것만으로도 기계 학습 모델을 성공적으로 속일 수 있음을 입증하며 기존 분류 시스템의 취약성과 한계를 지적했습니다 [11, 20].
 
 ---
 *Last updated: 2026-04-19*
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Adversarial Code Stylometry.md]]
+
 ---