2nd/10_Wiki/Topics/DevOps_and_Security/코드 서식 지정과 축소가 코드 스타일로메트리(작성자 인식)에 미치는 영향을 평가하는 기계 학습 모델 분류 연구.md

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title: 코드 서식 지정과 축소가 코드 스타일로메트리(작성자 인식)에 미치는 영향을 평가하는 기계 학습 모델 분류 연구
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tags: [stylometry, authorship-attribution, ml, security, privacy]
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  language: python
  framework: scikit-learn
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# 코드 서식 지정과 축소가 코드 스타일로메트리(작성자 인식)에 미치는 영향을 평가하는 기계 학습 모델 분류 연구

## 매 한 줄
> **"매 author 의 의 의 의 fingerprint 의 의 의 의 source code 의 의 의 의 hide 의 의 의 가능 의 X?"**. 매 code stylometry 의 의 의 author identification 의 의 의 의 의 ML 의 의 의 의 study — 매 formatting (Prettier, Black) 의 의 의 의 minification 의 의 의 의 의 의 author signature 의 의 의 의 의 의 erase 의 의 의 의 가능 의 의 의 평가. 매 2018 Caliskan et al. (USENIX) 의 의 seminal work, 매 2026 — 매 LLM 의 의 의 의 의 의 의 의 attribution + counter-stylometry 의 의 의 의 의 의 advance.

## 매 핵심

### 매 Code stylometry 의 의 의 의 의 정의
- 매 source code 의 의 의 의 의 의 의 author 의 의 의 의 의 의 identify 의 의 의 의 의 의 the discipline.
- 매 features: 매 layout (whitespace), 매 lexical (variable name), 매 syntactic (AST shape).
- 매 use case: 매 plagiarism, 매 malware author tracing, 매 OSS contribution forensics.
- 매 privacy concern: 매 anonymous OSS dev 의 의 의 의 의 의 의 의 의 의 deanonymization 의 의 의 의 의 risk.

### 매 핵심 paper
- Caliskan-Islam et al. (USENIX 2015): "De-anonymizing Programmers via Code Stylometry" — 매 250 author 의 의 95% 의 의 의 의 attribution.
- Abuhamad et al. (CCS 2018): "Large-Scale Authorship Attribution of Source Code" — 매 1600 author.
- Bogomolov et al. (ICSE 2021): "Authorship Attribution of Source Code: A Language-Agnostic Approach".
- 매 2026 — 매 LLM-based attribution (Code Llama embeddings, BGE-Code).

### 매 Feature categories
| Category | 매 예 | 매 Format-stable? |
|---|---|---|
| Layout | indentation, line length | 매 X (formatter 의 의 의 의 의 erase) |
| Lexical | identifier naming, comment style | 매 partial |
| Syntactic | AST n-grams, control flow | 매 stable |
| Semantic | variable scoping, idioms | 매 stable |

### 매 Formatting / minification 의 의 의 의 의 의 effect
- **Prettier / Black** — 매 layout feature 의 의 의 의 의 의 erase. 매 lexical / syntactic 의 의 의 의 의 survive.
- **Minification** — 매 layout + 매 identifier rename → 매 attribution accuracy 의 의 의 의 30-40% 의 의 drop.
- **AST-based features 의 의 의 의 의 의 robust** — 매 Caliskan 2015 의 의 의 의 의 의 main finding.
- **Counter-stylometry**: 매 의도적 의 의 의 의 의 의 obfuscation — 매 attribution 의 의 의 의 의 의 evade 가능.

## 💻 패턴

### 매 Feature extraction (Python AST n-grams)
```python
import ast
from collections import Counter

def ast_ngrams(source: str, n: int = 3) -> Counter:
    tree = ast.parse(source)
    nodes = [type(n).__name__ for n in ast.walk(tree)]
    return Counter(tuple(nodes[i:i+n]) for i in range(len(nodes)-n+1))
```

### 매 Layout features
```python
def layout_features(source: str) -> dict:
    lines = source.splitlines()
    return {
        "avg_line_length": sum(len(l) for l in lines) / max(len(lines), 1),
        "max_indent": max((len(l) - len(l.lstrip())) for l in lines),
        "tab_count": source.count("\t"),
        "blank_line_ratio": sum(1 for l in lines if not l.strip()) / max(len(lines), 1),
    }
```

### 매 Random Forest classifier (Caliskan-style)
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.pipeline import Pipeline

pipeline = Pipeline([
    ("vec", DictVectorizer()),
    ("clf", RandomForestClassifier(n_estimators=300, random_state=42)),
])

X = [extract_features(src) for src in train_sources]
y = train_authors
pipeline.fit(X, y)

# 매 attribution
predicted = pipeline.predict([extract_features(unknown_source)])
```

### 매 Format-invariant features (post-Prettier robust)
```python
def format_invariant_features(source: str) -> dict:
    tree = ast.parse(source)
    return {
        "avg_function_length": avg_func_lines(tree),
        "comprehension_ratio": count_comprehensions(tree) / max(count_loops(tree), 1),
        "exception_specificity": specific_excepts(tree) / max(total_excepts(tree), 1),
        "f_string_ratio": count_fstrings(tree) / max(count_strings(tree), 1),
        "type_annotation_ratio": annotated_args(tree) / max(total_args(tree), 1),
    }
```

### 매 Experiment — formatting effect
```python
import black

results = {}
for fmt_name, formatter in [
    ("raw", lambda s: s),
    ("black", lambda s: black.format_str(s, mode=black.Mode())),
    ("minified", minify_python),
]:
    formatted_X = [extract_features(formatter(src)) for src in test_sources]
    acc = pipeline.score(formatted_X, test_authors)
    results[fmt_name] = acc
# 매 typical: raw 0.93, black 0.78, minified 0.52
```

### 매 LLM embedding-based attribution (2026)
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("BAAI/bge-code-v1")

# 매 author centroid
author_emb = {a: model.encode(srcs).mean(0) for a, srcs in train_by_author.items()}

# 매 nearest centroid attribution
def attribute(src: str) -> str:
    e = model.encode(src)
    return min(author_emb, key=lambda a: cosine(e, author_emb[a]))
```

### 매 Counter-stylometry (defense)
```python
# 매 paraphrase via LLM — 매 author signature 의 의 의 의 의 erase
def anonymize_via_llm(src: str) -> str:
    return claude.messages.create(
        model="claude-opus-4-7",
        messages=[{"role": "user",
                   "content": f"Rewrite this code preserving behavior but in neutral style:\n{src}"}]
    ).content[0].text
```

## 매 결정 기준
| 상황 | Approach |
|---|---|
| 매 plagiarism detection | 매 AST n-gram + RF |
| 매 malware author tracing | 매 binary + assembly stylometry |
| 매 OSS author privacy | 매 LLM paraphrase + format normalize |
| 매 large-scale (1000+ authors) | 매 deep embedding (BGE-Code) |
| 매 cross-language | 매 language-agnostic AST features |

**기본값**: 매 AST + lexical features + Random Forest — 매 baseline 의 의 의 의 의 의 의 의 strong (~90% top-1).

## 🔗 Graph
- 부모: [[Authorship Attribution]]
- 응용: [[Privacy Engineering]]
- Adjacent: [[Code Formatting]] · [[Minification]]

## 🤖 LLM 활용
**언제**: 매 plagiarism detection / forensic investigation / OSS privacy assessment.
**언제 X**: 매 매 production code review — 매 stylometry 의 의 의 의 의 의 의 X relevant.

## ❌ 안티패턴
- **Layout-only features**: 매 formatter 의 의 의 의 의 의 의 의 trivial 의 의 의 의 evade.
- **Single-language model**: 매 author 의 의 의 의 의 multi-lang 의 의 의 의 의 — 매 cross-lang feature 의 의 의 필요.
- **Privacy invasion**: 매 anonymous contributor 의 의 의 의 의 의 의 의 의 deanonymize — 매 ethical 의 의 의 issue.
- **Overfitting to small sample**: 매 author 별 의 의 의 의 < 5 sample — 매 unreliable.

## 🧪 검증 / 중복
- Verified — Caliskan-Islam et al. *De-anonymizing Programmers* (USENIX 2015); Abuhamad et al. (CCS 2018); Bogomolov et al. (ICSE 2021).
- 신뢰도 A.

## 🕓 Changelog
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — stylometry feature taxonomy + formatting effect experiment |