Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Generative Models to Recover Variable Names from Stripped Binary

論文の概要: Leveraging Generative Models to Recover Variable Names from Stripped Binary

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02546v2
Date: Wed, 1 May 2024 02:20:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-02 20:40:32.079604
Title: Leveraging Generative Models to Recover Variable Names from Stripped Binary
Title（参考訳）: 階層化されたバイナリから変数名を復元する生成モデルを活用する
Authors: Xiangzhe Xu, Zhuo Zhang, Zian Su, Ziyang Huang, Shiwei Feng, Yapeng Ye, Nan Jiang, Danning Xie, Siyuan Cheng, Lin Tan, Xiangyu Zhang,
Abstract要約: Decompilationはバイナリ実行ファイルのソースコード形式を復元することを目的としている。逆コンパイルにおける顕著な課題は、変数名を復元することである。生成モデルの強みを生かし,幻覚を抑える新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.05110624825475
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Decompilation aims to recover the source code form of a binary executable. It has many security applications such as malware analysis, vulnerability detection and code hardening. A prominent challenge in decompilation is to recover variable names. We propose a novel technique that leverages the strengths of generative models while suppressing potential hallucinations and overcoming the input token limitation. We build a prototype, GenNm, from a pre-trained generative model Code-Llama. We fine-tune GenNm on decompiled functions, and leverage program analysis to validate the results produced by the generative model. GenNm includes names from callers and callees while querying a function, providing rich contextual information within the model's input token limitation. Our results show that GenNm improves the state-of-the-art from 48.1% to 57.9% in the most challenging setup where a query function is not seen in the training dataset.
Abstract（参考訳）: Decompilationはバイナリ実行ファイルのソースコード形式を復元することを目的としている。マルウェア分析、脆弱性検出、コードのハードニングなど、多くのセキュリティアプリケーションがある。逆コンパイルにおける顕著な課題は、変数名を復元することである。本稿では,潜在的な幻覚を抑えつつ,入力トークン制限を克服しながら生成モデルの強みを活用する新しい手法を提案する。我々は、事前訓練された生成モデルであるCode-LlamaからプロトタイプGenNmを構築した。我々は、逆コンパイル関数にGenNmを微調整し、プログラム解析を利用して生成モデルが生成した結果を検証する。 GenNmには関数のクエリ中に呼び出し元や呼び出し元の名前が含まれており、モデルの入力トークン制限内でリッチなコンテキスト情報を提供する。我々の結果は、クエリ関数がトレーニングデータセットに見られない最も困難なセットアップにおいて、GenNmが48.1%から57.9%に改善していることを示している。

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