基于代碼嵌入的二進(jìn)制代碼相似性分析方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：2820 K
標(biāo)簽： 代碼表示 代碼嵌入模型 代碼搜索
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文檔介紹：代碼嵌入利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將二進(jìn)制函數(shù)的代碼表示轉(zhuǎn)化為向量，在漏洞搜索等應(yīng)用中展現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)。現(xiàn)有的方法將函數(shù)表示為匯編指令序列、控制流圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或若干路徑，都沒(méi)有克服不同編譯環(huán)境導(dǎo)致控制流圖結(jié)構(gòu)變化的干擾。為此,設(shè)計(jì)了基于基本塊樹(shù)（Basic Block Tree, BBT)的代碼表示以及構(gòu)建了對(duì)應(yīng)的代碼嵌入模型BBTree。首先，二進(jìn)制函數(shù)被表示為一系列BBT，每個(gè)BBT被處理為指令序列；其次，BBTree利用LSTM和BiGRU將基于BBT的代碼表示轉(zhuǎn)化為向量；最后，通過(guò)計(jì)算向量間的距離去高效衡量對(duì)應(yīng)函數(shù)的相似性。在代碼搜索中，BBTree的平均準(zhǔn)確率比主流工具提升了24.8%；在漏洞搜索中，BBTree的平均召回率比主流工具提升了26.1%。
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