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人工智能時(shí)代反壟斷法的挑戰(zhàn)：算法共謀的競(jìng)爭(zhēng)威脅與制度構(gòu)建

算法共謀對(duì)市場(chǎng)造成的威脅主要表現(xiàn)為：一方面，軸輻算法通過(guò)使用相同的第三方平臺(tái)來(lái)決定他們的定價(jià)策略，從而形成一個(gè)輪輻機(jī)制，促進(jìn)了信息的交換；另一方面，自學(xué)習(xí)算法可以在沒(méi)有信息共享或明確的協(xié)調(diào)行為的情形下，達(dá)成隱蔽的自主性共謀以促成規(guī)避競(jìng)爭(zhēng)的效果。而目前反壟斷法的分析框架在解決算法共謀的認(rèn)定問(wèn)題上掣襟露肘。主要表現(xiàn)為：算法共謀在技術(shù)上存在著隱蔽性并難以證明，串通行為的認(rèn)定存在爭(zhēng)議，算法共謀的歸責(zé)標(biāo)準(zhǔn)缺位。首先，在制度層面，既要注重公平競(jìng)爭(zhēng)與消費(fèi)者保護(hù)，也要兼顧效率目標(biāo)，來(lái)開(kāi)展算法技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展。其次，在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)層面，擴(kuò)展更新現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)中關(guān)于串通的定義和協(xié)同行為的認(rèn)定范圍，解決算法黑箱與算法共謀的隱蔽性問(wèn)題。最后，構(gòu)建和明確算法共謀的責(zé)任歸屬，經(jīng)營(yíng)者對(duì)算法共謀結(jié)果的疏忽可以被解釋為具有反競(jìng)爭(zhēng)的意圖。

發(fā)表于：1/25/2024

融合注意力機(jī)制和Child-Sum Tree-LSTM的二進(jìn)制代碼相似性檢測(cè)

抽象語(yǔ)法樹(shù)是一種代碼的樹(shù)型表示，它保留了代碼中定義良好的語(yǔ)句組件、語(yǔ)句的顯式順序和執(zhí)行邏輯。包含豐富語(yǔ)義信息的抽象語(yǔ)法樹(shù)可以在二進(jìn)制分析時(shí)通過(guò)反編譯生成，并且已經(jīng)作為代碼特征應(yīng)用于二進(jìn)制代碼相似度檢測(cè)。抽象語(yǔ)法樹(shù)中不同類別的節(jié)點(diǎn)承載著不同的語(yǔ)義信息，對(duì)整棵樹(shù)的語(yǔ)義具有不同的貢獻(xiàn)程度。然而現(xiàn)有的二進(jìn)制代碼相似度檢測(cè)方法所用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法對(duì)抽象語(yǔ)法樹(shù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要性區(qū)分，影響了模型的訓(xùn)練效果。針對(duì)該問(wèn)題，提出了一種融合注意力機(jī)制和Child-Sum Tree-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跨指令集、跨代碼混淆二進(jìn)制代碼相似性檢測(cè)方法。首先使用二進(jìn)制分析工具IDA Pro對(duì)二進(jìn)制代碼反編譯提取架構(gòu)無(wú)關(guān)的抽象語(yǔ)法樹(shù)特征，并利用隨機(jī)采樣構(gòu)造訓(xùn)練樣本對(duì)。然后使用抽象語(yǔ)法樹(shù)訓(xùn)練樣本對(duì)訓(xùn)練融合注意力機(jī)制和Child-Sum Tree-LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集BINKIT上的實(shí)驗(yàn)表明，所提方法的AUC和Accuracy指標(biāo)分別為94.1%、66.2%，優(yōu)于Child-Sum Tree-LSTM算法。

發(fā)表于：1/25/2024