論文の概要: UniASM: Binary Code Similarity Detection without Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01144v4
• Date: Thu, 20 Feb 2025 02:49:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:10.129539
• 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, Fei Kang, Fan Hu,
• Abstract要約: モデルがバイナリコードの複雑なニュアンスをキャプチャすることを保証するために,新しいリッチ・セマンティック関数表現手法を提案する。 新たに設計された2つのトレーニングタスクを含むUniASMという,UniLMベースのバイナリコード埋め込みモデルを紹介した。 実験の結果,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た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2329530239800035
• License:
• 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. However, previous studies have not delved deeply into the key factors that affect model performance. In this paper, we design extensive ablation studies to explore these influencing factors. The experimental results have provided us with many new insights. We have made innovations in both code representation and model selection: we propose a novel rich-semantic function representation technique to ensure the model captures the intricate nuances of binary code, and we introduce the first UniLM-based binary code embedding model, named UniASM, which includes two newly designed training tasks to learn representations of binary functions. The experimental results show that UniASM outperforms the state-of-the-art (SOTA) approaches on the evaluation datasets. The average scores of Recall@1 on cross-compilers, cross-optimization-levels, and cross-obfuscations have improved by 12.7%, 8.5%, and 22.3%, respectively, compared to the best of the baseline methods. Besides, in the real-world task of known vulnerability search, UniASM outperforms all the current baselines.
• Abstract（参考訳）: バイナリコード類似性検出(BCSD)は、脆弱性検索、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分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のアプローチよりも優れていることが示されている。 しかし、これまでの研究では、モデルの性能に影響を与える重要な要因について深く調べられていない。 本稿では,これらの要因を解明するために,広範囲にわたるアブレーション研究を設計する。 実験の結果、多くの新しい洞察が得られました。 我々は、コード表現とモデル選択の両方に革新をもたらした:我々は、モデルがバイナリコードの複雑なニュアンスをキャプチャするのを確実にするための、新しいリッチ・セマンティックな関数表現技術を提案し、また、バイナリ関数の表現を学習するための2つの新しく設計されたトレーニングタスクを含む、UniASMという名前のUniLMベースのバイナリコード埋め込みモデルを紹介した。 実験の結果,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それぞれ12.7%、8.5%、22.3%改善している。 さらに、既知の脆弱性検索の実際のタスクでは、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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