論文の概要: Boosting Neural Networks to Decompile Optimized Binaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00969v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 06:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 15:17:24.123249
• Title: Boosting Neural Networks to Decompile Optimized Binaries
• Title（参考訳）: 最適化バイナリを非コンパイルするニューラルネットワークの強化
• Authors: Ying Cao, Ruigang Liang, Kai Chen, Peiwei Hu
• Abstract要約: Decompilation は低レベルプログラム言語 (LPL) を機能的に等価な高レベルプログラム言語 (HPL) に変換することを目的としている。 本稿では,コンパイラ最適化バイナリをターゲットとしたNeurDPという新しい学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.255618541522436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decompilation aims to transform a low-level program language (LPL) (eg., binary file) into its functionally-equivalent high-level program language (HPL) (e.g., C/C++). It is a core technology in software security, especially in vulnerability discovery and malware analysis. In recent years, with the successful application of neural machine translation (NMT) models in natural language processing (NLP), researchers have tried to build neural decompilers by borrowing the idea of NMT. They formulate the decompilation process as a translation problem between LPL and HPL, aiming to reduce the human cost required to develop decompilation tools and improve their generalizability. However, state-of-the-art learning-based decompilers do not cope well with compiler-optimized binaries. Since real-world binaries are mostly compiler-optimized, decompilers that do not consider optimized binaries have limited practical significance. In this paper, we propose a novel learning-based approach named NeurDP, that targets compiler-optimized binaries. NeurDP uses a graph neural network (GNN) model to convert LPL to an intermediate representation (IR), which bridges the gap between source code and optimized binary. We also design an Optimized Translation Unit (OTU) to split functions into smaller code fragments for better translation performance. Evaluation results on datasets containing various types of statements show that NeurDP can decompile optimized binaries with 45.21% higher accuracy than state-of-the-art neural decompilation frameworks.
• Abstract（参考訳）: Decompilation は低レベルプログラム言語 (LPL) を機能的に等価な高レベルプログラム言語 (HPL) に変換することを目的としている(C/C++ など)。 これはソフトウェアセキュリティ、特に脆弱性発見とマルウェア分析における中核技術である。 近年、自然言語処理(NLP)におけるニューラルマシン翻訳(NMT)モデルの適用が成功し、研究者はNMTのアイデアを借用してニューラルデコンパイラの構築を試みた。 LPLとHPLの翻訳問題として,分解処理を定式化し,分解ツールの開発に必要な人的コストを削減し,一般化性を向上させる。 しかし、最先端の学習ベースのデコンパイラはコンパイラ最適化バイナリにはうまく対応しない。 現実世界のバイナリは大部分がコンパイラに最適化されているため、最適化されたバイナリを考慮しない逆コンパイラは実用的重要性が限られている。 本稿では,コンパイラ最適化バイナリを対象とするNeurDPという新しい学習手法を提案する。 NeurDPはグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを使用して、LPLを中間表現(IR)に変換することで、ソースコードと最適化バイナリ間のギャップを埋める。 また,関数を小さなコードフラグメントに分割するための最適化翻訳ユニット (otu) も設計した。 さまざまな種類のステートメントを含むデータセットの評価結果は、NeurDPが最適化されたバイナリを45.21%の精度で分解可能であることを示している。

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