본 발명은 아키텍처에 무관한 프로그램 함수 유사도 측정 및 대상 함수 검색 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 중간언어로 변환된 다양한 라이브러리 함수들의 정보를 저장한 데이터베이스에 대하여 기계학습 이용 모델링을 수행하고, 이를 이용하여 특정 함수와의 유사도를 측정해주는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 데이터베이스에 있던 함수들을, 특정 대상 함수와의 유사도에 따라 정렬한 결과를 산출하며, 이에따라, 프로그램 분석시 분석자가 대상 함수를 검색하여 유사도가 높은 함수들부터 분석을 할 수 있게 함으로서 분석 시간을 단축시키며 효율적인 분석을 가능케 한다.