Fugu-MT 論文翻訳(概要): SimCLF: A Simple Contrastive Learning Framework for Function-level Binary Embeddings

論文の概要: SimCLF: A Simple Contrastive Learning Framework for Function-level Binary Embeddings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02442v2
Date: Tue, 26 Dec 2023 17:11:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 23:32:01.857839
Title: SimCLF: A Simple Contrastive Learning Framework for Function-level Binary Embeddings
Title（参考訳）: SimCLF:関数レベルのバイナリ埋め込みのためのシンプルなコントラスト学習フレームワーク
Authors: Sun RuiJin, Guo Shize, Guo Jinhong, Li Wei, Zhan Dazhi, Sun Meng, Pan Zhisong
Abstract要約: 関数レベルのバイナリ埋め込みのための単純なコントラスト学習フレームワークSimCLFを提案する。我々は教師なし学習アプローチを採用し、インスタンス識別としてバイナリコード類似性検出を定式化する。 SimCLFは分解されたバイナリ関数を直接操作し、任意のエンコーダで実装できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1222884030559315
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Function-level binary code similarity detection is a crucial aspect of cybersecurity. It enables the detection of bugs and patent infringements in released software and plays a pivotal role in preventing supply chain attacks. A practical embedding learning framework relies on the robustness of the assembly code representation and the accuracy of function-pair annotation, which is traditionally accomplished using supervised learning-based frameworks. However, annotating different function pairs with accurate labels poses considerable challenges. These supervised learning methods can be easily overtrained and suffer from representation robustness problems. To address these challenges, we propose SimCLF: A Simple Contrastive Learning Framework for Function-level Binary Embeddings. We take an unsupervised learning approach and formulate binary code similarity detection as instance discrimination. SimCLF directly operates on disassembled binary functions and could be implemented with any encoder. It does not require manually annotated information but only augmented data. Augmented data is generated using compiler optimization options and code obfuscation techniques. The experimental results demonstrate that SimCLF surpasses the state-of-the-art in accuracy and has a significant advantage in few-shot settings.
Abstract（参考訳）: 機能レベルのバイナリコード類似性検出は、サイバーセキュリティの重要な側面である。リリースソフトウェアにおけるバグの検出と特許侵害を可能にし、サプライチェーン攻撃の防止に重要な役割を果たしている。実用的な組込み学習フレームワークは、アセンブリコード表現の堅牢性と関数ペアアノテーションの正確性に依存している。しかし、異なる関数対と正確なラベルをアノテートすることは大きな課題となる。これらの教師付き学習方法は、容易にオーバートレーニングされ、表現の堅牢性問題に苦しむことができる。これらの課題に対処するために,関数レベルのバイナリ埋め込みのためのシンプルなコントラスト学習フレームワークSimCLFを提案する。我々は教師なし学習アプローチを採用し、インスタンス識別としてバイナリコード類似性検出を定式化する。 SimCLFは分解されたバイナリ関数を直接操作し、任意のエンコーダで実装できる。手動でアノテートした情報ではなく、拡張データのみを必要とする。拡張データはコンパイラ最適化オプションとコードの難読化技術を使って生成される。実験の結果、SimCLFは最先端の精度を超越し、数ショット設定において大きな優位性を持つことが示された。

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