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面向函数内联场景的二进制到源代码函数相似性检测方法
1
作者
贾昂
范铭
+3 位作者
徐茜
晋武侠
王海军
刘烃
《软件学报》
北大核心
2025年第7期3003-3021,共19页
二进制到源代码函数相似性检测是软件组成成分分析的基础性工作之一.现有方法主要采用一对一的匹配策略,即使用单一的二进制函数和单一的源代码函数进行比对.然而,由于函数内联的存在,函数之间的映射关系实际上表现为一对多——单一的...
二进制到源代码函数相似性检测是软件组成成分分析的基础性工作之一.现有方法主要采用一对一的匹配策略,即使用单一的二进制函数和单一的源代码函数进行比对.然而,由于函数内联的存在,函数之间的映射关系实际上表现为一对多——单一的二进制函数能够关联至多个源代码函数.这一差异导致现有方法在函数内联场景下遭受了30%的性能损失.针对函数内联场景下的二进制到源代码函数匹配需求,提出了一种面向一对多匹配的二进制到源代码函数相似性检测方法,旨在生成源代码函数集合作为内联二进制函数的匹配对象,以弥补源代码函数库的缺失.通过一系列实验评估了方法的有效性.实验数据表明,方法不仅能够提升现有二进制到源代码函数相似性检测的能力,而且还能够找到内联的源代码函数,帮助现有工具更好地应对内联挑战.
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关键词
二进制到源代码函数相似性检测
函数
内联
源代码
函数
集合
在线阅读
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职称材料
基于神经网络的二进制函数相似性检测技术
被引量:
4
2
作者
方磊
魏强
+2 位作者
武泽慧
杜江
张兴明
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第10期286-293,共8页
二进制代码相似性检测在程序的追踪溯源和安全审计中都有着广泛而重要的应用。近年来,神经网络技术被应用于二进制代码相似性检测,突破了传统检测技术在大规模检测任务中遇到的性能瓶颈,因此基于神经网络嵌入的代码相似性检测技术逐渐...
二进制代码相似性检测在程序的追踪溯源和安全审计中都有着广泛而重要的应用。近年来,神经网络技术被应用于二进制代码相似性检测,突破了传统检测技术在大规模检测任务中遇到的性能瓶颈,因此基于神经网络嵌入的代码相似性检测技术逐渐成为热门研究。文中提出了一种基于神经网络的二进制函数相似性检测技术,该技术首先利用统一的中间表示来消除不同汇编代码在指令架构上的差异;其次在程序基本块级别,利用自然语言处理的词嵌入模型来学习中间表示代码,以获得基本块语义嵌入;然后在函数级别,利用改进的图神经网络模型来学习函数的控制流信息,同时兼顾基本块的语义,获得最终的函数嵌入;最后通过计算两个函数嵌入向量间的余弦距离来度量函数间的相似性。文中实现了一个基于该技术的原型系统,实验表明该技术的程序代码表征学习过程能够避免人为偏见的引入,改进的图神经网络更适合学习函数的控制流信息,系统的可扩展性和检测的准确率较现有方案都得到了提升。
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关键词
二进制
函数
相似性
检测
表征学习
图神经网络
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职称材料
题名
面向函数内联场景的二进制到源代码函数相似性检测方法
1
作者
贾昂
范铭
徐茜
晋武侠
王海军
刘烃
机构
西安交通大学电子与信息学部
出处
《软件学报》
北大核心
2025年第7期3003-3021,共19页
基金
国家自然科学基金(62232014,62272377,62372368,62372367)
陕西省科学技术协会青年人才托举计划。
文摘
二进制到源代码函数相似性检测是软件组成成分分析的基础性工作之一.现有方法主要采用一对一的匹配策略,即使用单一的二进制函数和单一的源代码函数进行比对.然而,由于函数内联的存在,函数之间的映射关系实际上表现为一对多——单一的二进制函数能够关联至多个源代码函数.这一差异导致现有方法在函数内联场景下遭受了30%的性能损失.针对函数内联场景下的二进制到源代码函数匹配需求,提出了一种面向一对多匹配的二进制到源代码函数相似性检测方法,旨在生成源代码函数集合作为内联二进制函数的匹配对象,以弥补源代码函数库的缺失.通过一系列实验评估了方法的有效性.实验数据表明,方法不仅能够提升现有二进制到源代码函数相似性检测的能力,而且还能够找到内联的源代码函数,帮助现有工具更好地应对内联挑战.
关键词
二进制到源代码函数相似性检测
函数
内联
源代码
函数
集合
Keywords
binary2Source function similarity detection
function inlining
source function set
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
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职称材料
题名
基于神经网络的二进制函数相似性检测技术
被引量:
4
2
作者
方磊
魏强
武泽慧
杜江
张兴明
机构
信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室
之江实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第10期286-293,共8页
基金
国家重点研发计划(2016QY07X1404,2017YFB0802901)
之江实验室“先进工业互联网安全平台”项目(2018FD0ZX01)。
文摘
二进制代码相似性检测在程序的追踪溯源和安全审计中都有着广泛而重要的应用。近年来,神经网络技术被应用于二进制代码相似性检测,突破了传统检测技术在大规模检测任务中遇到的性能瓶颈,因此基于神经网络嵌入的代码相似性检测技术逐渐成为热门研究。文中提出了一种基于神经网络的二进制函数相似性检测技术,该技术首先利用统一的中间表示来消除不同汇编代码在指令架构上的差异;其次在程序基本块级别,利用自然语言处理的词嵌入模型来学习中间表示代码,以获得基本块语义嵌入;然后在函数级别,利用改进的图神经网络模型来学习函数的控制流信息,同时兼顾基本块的语义,获得最终的函数嵌入;最后通过计算两个函数嵌入向量间的余弦距离来度量函数间的相似性。文中实现了一个基于该技术的原型系统,实验表明该技术的程序代码表征学习过程能够避免人为偏见的引入,改进的图神经网络更适合学习函数的控制流信息,系统的可扩展性和检测的准确率较现有方案都得到了提升。
关键词
二进制
函数
相似性
检测
表征学习
图神经网络
Keywords
Binary function
Similarity detection
Representational learning
Graph neural network
分类号
TP313 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向函数内联场景的二进制到源代码函数相似性检测方法
贾昂
范铭
徐茜
晋武侠
王海军
刘烃
《软件学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于神经网络的二进制函数相似性检测技术
方磊
魏强
武泽慧
杜江
张兴明
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
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