概要: バイナリコードから元のソースコードを復元する技術としてデコンパイラがある．デコンパイラが復元するソースコードには元のソースコードとの差異（歪み）が含まれる．我々の先行研究では事前学習済みモデルに対して転移学習を適用し，画一的に歪みを修正する手法を提案している．しかしながら，先行研究での評価実験はJavaに限定されており，プログラミング言語に依らず歪み修正が可能という手法の汎用性を十分に評価できていない．そこで本研究では，デコンパイラ歪み修正手法の汎用性の確認を目的として，PythonとC言語を題材に歪み修正手法の再評価を行った．その結果，どちらの言語に対してもJavaと同程度の割合で歪みを修正できることを確認した．一方で新たな歪みを発生させてしまう割合は言語ごとに差があることも確認した．

@inproceedings{田中叶也2025a,
  author = {田中 叶也 and 柗本 真佑 and 楠本 真二},
  title = {転移学習を用いたデコンパイラ歪み修正手法の汎用性の再評価 ～複数のプログラミング言語を題材として～},
  booktitle = {電子情報通信学会技術研究報告},
  volume = {124},
  number = {326},
  pages = {047--052},
  year = {2025},
  month = {jan},
  url = {https://ken.ieice.org/ken/paper/202501129chK/}
}