Dekompajliranje aplikacija pisanih u programskom jeziku C/C++ potpomognuto metodama strojnog učenja : diplomski rad - Varga, Fran (F. Varga, 2018)
Sažetak na hrvatskom: Svake godina raste količina zloćudnog koda. Postoje alati za dekompajliranje koji pomažu stručnjacima za reverzno inženjerstvo u rekonstrukciji izvornog koda. Ti alati su ipak ograničeni, a postupak rekonstrukcije je naporan i zahtjeva puno ručnog rada. Postavlja se pitanje dali je moguće automatizirati dijelove ovog procesa. Strojno učenje je metoda koja se pokazala uspješnom u zadatcima identifikacije zloćudnog koda i rekonstrukcije nekih dijelova koda. U ovom radu pokazano je kako iskoristiti duboke konvolucijske mreže za odjeljivanje razreda naredbi kontrole toka, odlučivanja, poziva funkcija i djelokruga funkcija. Konvolucijske mreže mogu s preko 81% točnošću znati koja naredba obuhvaća neki niz instrukcija, a mogu pronaći početke tih nizova s odazivom od preko 65% za instrukcije koje jesu početci nizova.