論文の概要: UniASM: Binary Code Similarity Detection without Fine-tuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01144v1
- Date: Fri, 28 Oct 2022 14:04:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-06 14:55:44.538953
- Title: UniASM: Binary Code Similarity Detection without Fine-tuning
- Title（参考訳）: UniASM: 微調整なしでバイナリコードの類似性検出
- Authors: Yeming Gu, Hui Shu and Fan Hu
- Abstract要約: バイナリ関数の表現を学習するために,UniASMと呼ばれるトランスフォーマーベースのバイナリコード埋め込みモデルを提案する。
UniASMは、評価データセットに対する最先端(SOTA)アプローチよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8271859911016718
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Binary code similarity detection (BCSD) is widely used in various binary
analysis tasks such as vulnerability search, malware detection, clone
detection, and patch analysis. Recent studies have shown that the
learning-based binary code embedding models perform better than the traditional
feature-based approaches. In this paper, we proposed a novel transformer-based
binary code embedding model, named UniASM, to learn representations of the
binary functions. We designed two new training tasks to make the spatial
distribution of the generated vectors more uniform, which can be used directly
in BCSD without any fine-tuning. In addition, we proposed a new tokenization
approach for binary functions, increasing the token's semantic information
while mitigating the out-of-vocabulary (OOV) problem. The experimental results
show that UniASM outperforms state-of-the-art (SOTA) approaches on the
evaluation dataset. We achieved the average scores of recall@1 on
cross-compilers, cross-optimization-levels and cross-obfuscations are 0.72,
0.63, and 0.77, which is higher than existing SOTA baselines. In a real-world
task of known vulnerability searching, UniASM outperforms all the current
baselines.
- Abstract（参考訳）: bcsd(binary code similarity detection)は,脆弱性探索やマルウェア検出,クローン検出,パッチ解析など,さまざまなバイナリ解析タスクで広く使用されている。
近年の研究では、学習ベースのバイナリコード埋め込みモデルが従来の機能ベースアプローチよりも優れていることが示されている。
本論文では,バイナリ関数の表現を学習するために,UniASMと呼ばれるトランスフォーマーベースのバイナリコード埋め込みモデルを提案する。
生成したベクトルの空間分布をより均一にするため,我々は2つの新しい訓練タスクを設計した。
さらに,二項関数に対する新しいトークン化手法を提案し,語彙外問題(OOV)を緩和しながらトークンの意味情報を増加させた。
実験の結果,UniASMは評価データセットにおける最先端(SOTA)アプローチよりも優れていた。
クロスコンパイラ,クロス最適化レベル,クロスファンクションの平均スコアは0.72,0.63,0.77であり,既存のSOTAベースラインよりも高い。
既知の脆弱性検索の現実的なタスクでは、UniASMは現在のベースラインをすべて上回っている。
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