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Antigravity Agent 504fd5fb42 [G1-Sync] Manual knowledge update

2026-05-10 22:08:15 +09:00

8.1 KiB

Raw Blame History

id, title, category, status, canonical_id, aliases, duplicate_of, source_trust_level, confidence_score, verification_status, tags, raw_sources, last_reinforced, github_commit, tech_stack

title

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)

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

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)

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)

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

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)

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)

# 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: 코드 스타일로메트리 · Authorship Attribution
변형: Binary Stylometry · Natural Language Stylometry
응용: Plagiarism Detection · Malware Forensics · Privacy Engineering
Adjacent: Code Formatting · Minification · Counter-stylometry

🤖 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

8.1 KiB Raw Blame History