레이어별 비대조적 표현 학습을 통한 Type-IV 코드 복제 탐지

요약

본 논문은 전통적인 방법으로 탐지하기 어려운 Type-IV 코드 복제(의미론적으로 동일하나 구문적으로 다른)를 탐지하는 새로운 접근 방식 LWVIC4Code를 제안합니다. 이 모델은 Variance-Invariance-Covariance Regularization (VICReg) 프레임워크를 기반으로, 교차 레이어 일관성 정규화와 깊이 의존적 가중치 부여를 통해 견고한 코드 표현을 학습합니다. 실험 결과, LWVIC4Code는 네거티브 샘플링 없이도 높은 성능을 보이며, 다양한 언어로의 일반화 능력을 입증했습니다.

핵심 포인트

• Type-IV 클론 탐지를 위해 비대조적 표현 학습 접근 방식(LWVIC4Code) 제안
• 교차 레이어 일관성 정규화 및 깊이 의존적 가중치 부여를 활용하여 코드 표현력 강화
• 네거티브 샘플링 없이도 대조 학습 기준선 대비 우수한 성능 달성 입증
• Python에서 Java, C# 등 다른 언어로의 효과적인 일반화 가능성을 제시