論文の概要: Compiler Provenance Recovery for Multi-CPU Architectures Using a
Centrifuge Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13110v1
- Date: Tue, 22 Nov 2022 01:42:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 16:25:53.501280
- Title: Compiler Provenance Recovery for Multi-CPU Architectures Using a
Centrifuge Mechanism
- Title(参考訳): centrifuge機構を用いたマルチcpuアーキテクチャのコンパイラプロヴァンス回復
- Authors: Yuhei Otsubo, Akira Otsuka and Mamoru Mimura
- Abstract要約: 素入力ビットストリームを受信し、前処理なしでクラスラベルを出力する最初のBSRを提案する。
コンパイラリカバリ(BSR)に遠心分離機構を適用し,優れた分類を実現した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.160208922584163
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bit-stream recognition (BSR) has many applications, such as forensic
investigations, detection of copyright infringement, and malware analysis. We
propose the first BSR that takes a bare input bit-stream and outputs a class
label without any preprocessing. To achieve our goal, we propose a centrifuge
mechanism, where the upstream layers (sub-net) capture global features and tell
the downstream layers (main-net) to switch the focus, even if a part of the
input bit-stream has the same value. We applied the centrifuge mechanism to
compiler provenance recovery, a type of BSR, and achieved excellent
classification. Additionally, downstream transfer learning (DTL), one of the
learning methods we propose for the centrifuge mechanism, pre-trains the
main-net using the sub-net's ground truth instead of the sub-net's output. We
found that sub-predictions made by DTL tend to be highly accurate when the
sub-label classification contributes to the essence of the main prediction.
- Abstract(参考訳): ビットストリーム認識(BSR)には、法医学的な調査、著作権侵害の検出、マルウェア分析など、多くの応用がある。
素入力ビットストリームを受信し、前処理なしでクラスラベルを出力する最初のBSRを提案する。
そこで我々は,上流層 (サブネット) がグローバル特徴を捉え, 下流層 (メインネット) に対して, 入力ビットストリームの一部が同じ値であっても, フォーカスを切り替えるように指示する遠心分離機構を提案する。
我々は,bsrの一種であるコンパイラ・プロヴァンス・リカバリに遠心分離機構を適用し,優れた分類を達成した。
さらに,遠心分離機構の学習手法の一つであるダウンストリーム転送学習 (dtl) では,サブネットの出力ではなく,サブネットの基底真理を用いてメインネットを事前学習する。
その結果,dtlによるサブ予測は,サブラベル分類が主予測の本質に寄与する場合に高い精度を示す傾向にあった。
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