難読化されたコードに対して逆難読化を行う際，コードがどのような難読化方法で変形されているかという情報が手がかりになるといわれている．そのため，逆難読化を防ぎたい防御者にとっては，難読化変形(適用する難読化方法)の判別の困難さを把握することが重要となる．本研究では，既存の難読化変形の判別の困難さを実験を通して評価・分析する．具体的には，よく知られた難読化方法で変形されたコードについて，コード断片の出現頻度を特徴とした機械学習による多クラス分類を試み，結果から各難読化変形の自動判別の困難さを議論する．また，分類器の振舞いから，コードのどのような性質を捉えて難読化変形が判別されるかについても考察する．