論文の概要: Beyond the C: Retargetable Decompilation using Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08950v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 20:45:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 18:25:28.717112
• Title: Beyond the C: Retargetable Decompilation using Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳による再ターゲット型デコンパイル
• Authors: Iman Hosseini, Brendan Dolan-Gavitt
• Abstract要約: 我々は,新しい言語に容易に再ターゲティング可能なプロトタイプ・デコンパイラを開発した。 トークン化やトレーニングデータ選択などのパラメータが逆コンパイルの品質に与える影響について検討する。 トレーニングデータ、トレーニングされた逆コンパイルモデル、そして将来の言語に依存しない逆コンパイルの研究を促進するためのコードをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.734661402742406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of reversing the compilation process, decompilation, is an important tool in reverse engineering of computer software. Recently, researchers have proposed using techniques from neural machine translation to automate the process in decompilation. Although such techniques hold the promise of targeting a wider range of source and assembly languages, to date they have primarily targeted C code. In this paper we argue that existing neural decompilers have achieved higher accuracy at the cost of requiring language-specific domain knowledge such as tokenizers and parsers to build an abstract syntax tree (AST) for the source language, which increases the overhead of supporting new languages. We explore a different tradeoff that, to the extent possible, treats the assembly and source languages as plain text, and show that this allows us to build a decompiler that is easily retargetable to new languages. We evaluate our prototype decompiler, Beyond The C (BTC), on Go, Fortran, OCaml, and C, and examine the impact of parameters such as tokenization and training data selection on the quality of decompilation, finding that it achieves comparable decompilation results to prior work in neural decompilation with significantly less domain knowledge. We will release our training data, trained decompilation models, and code to help encourage future research into language-agnostic decompilation.
• Abstract（参考訳）: コンパイルプロセスの反転という問題は、コンピュータソフトウェアのリバースエンジニアリングにおいて重要なツールである。 近年,神経機械翻訳による非コンパイル処理の自動化手法が提案されている。 このようなテクニックは、幅広いソースおよびアセンブリ言語をターゲットにする約束を持っているが、これまでは主にCコードをターゲットにしてきた。 本稿では,既存のニューラルデコンパイラは,ソースコードの抽象構文木(AST)を構築するために,トークン化やパーザなどの言語固有のドメイン知識を必要とするコストで高い精度を実現し,新しい言語のサポートのオーバーヘッドを増大させていることを論じる。 我々は、可能な限り、アセンブリとソース言語をプレーンテキストとして扱い、新しい言語に容易に再ターゲティング可能なデコンパイラを構築することができることを示す、異なるトレードオフを探究する。 我々は、c(btc)を超えて、go、fortran、ocaml、c上でのプロトタイプの逆コンパイラを評価し、トークン化やトレーニングデータ選択といったパラメータが逆コンパイルの品質に与える影響を調べ、ドメイン知識が大幅に少ないニューラルネットワークの逆コンパイルにおいて、同等の逆コンパイル結果が得られることを発見した。 トレーニングデータ、トレーニングされた逆コンパイルモデル、そして将来の言語に依存しない逆コンパイルの研究を促進するコードをリリースします。

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