論文の概要: Pinky: A Modern Malware-oriented Dynamic Information Retrieval Tool
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03588v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 22:43:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 17:42:25.026908
- Title: Pinky: A Modern Malware-oriented Dynamic Information Retrieval Tool
- Title(参考訳): pinky: 現代のマルウェア指向動的情報検索ツール
- Authors: Paul Irofti
- Abstract要約: 本稿では,情報検索とアンチマルウェア技術に使用できるリバースエンジニアリングツールを提案する。
本研究の主な貢献は,エミュレーションプロセスに関する洞察の提供を目的としたインスツルメンテーションフレームワークの設計と実装である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.320648715016106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present here a reverse engineering tool that can be used for information
retrieval and anti-malware techniques. Our main contribution is the design and
implementation of an instrumentation framework aimed at providing insight on
the emulation process. Sample emulation is achieved via translation of the
binary code to an intermediate representation followed by compilation and
execution. The design makes this a versatile tool that can be used for multiple
task such as information retrieval, reverse engineering, debugging, and
integration with anti-malware products.
- Abstract(参考訳): 本稿では,情報検索とアンチマルウェア技術に使用できるリバースエンジニアリングツールを提案する。
私たちの主な貢献は、エミュレーションプロセスに関する洞察を提供することを目的としたインスツルメンテーションフレームワークの設計と実装です。
サンプルエミュレーションはバイナリコードの中間表現への変換とコンパイルと実行によって実現される。
この設計により、情報検索、リバースエンジニアリング、デバッギング、アンチマルウェア製品との統合など、複数のタスクに使用できる汎用ツールになります。
関連論文リスト
- What Are Tools Anyway? A Survey from the Language Model Perspective [67.18843218893416]
言語モデル(LM)は強力だが、主にテキスト生成タスクに向いている。
LMが使用する外部プログラムとしてツールを統一的に定義する。
各種ツールの効率を実証的に検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T17:20:07Z) - Semantic Data Representation for Explainable Windows Malware Detection Models [0.0]
本稿では,PEマルウェアファイルに対する再利用可能なセマンティックスキーマを提供するPEマルウェアオントロジーを提案する。
このオントロジーは、PEファイルの静的マルウェア解析に焦点を当てたEMBERデータセットの構造に着想を得たものである。
また、EMBERの実験を支援するために、分数データセットを含む意味的に処理されたEMBERデータも公開する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T11:17:27Z) - Planning, Creation, Usage: Benchmarking LLMs for Comprehensive Tool
Utilization in Real-World Complex Scenarios [95.97781233780357]
UltraToolは、ツール利用におけるLarge Language Modelsの能力を改善し評価するために設計された、新しいベンチマークである。
現実の複雑さを強調し、効果的な問題解決のために正確で多段階の計画を必要とする。
UltraToolの重要な特徴は、ツールの使用前に発生する自然言語による計画の独立した評価である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T16:52:56Z) - EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction [56.02100384015907]
EasyToolは、多種多様で長いツールドキュメントを統一的で簡潔なツール命令に変換するフレームワークである。
トークン使用量を大幅に削減し、現実のシナリオにおけるツール利用のパフォーマンスを向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T15:45:11Z) - Design for Assurance: Employing Functional Verification Tools for Thwarting Hardware Trojan Threat in 3PIPs [13.216074408064117]
サードパーティの知的財産コアは、現代のシステムオンチップと集積回路の設計において必須の構成要素である。
これらの設計コンポーネントは通常、異なる信頼レベルを持つベンダーから来ており、文書化されていない設計機能を含んでいる可能性がある。
ハードウェア設計者になじみのある機能検証ツールや言語を用いて,ハードウェアトロイの木馬の識別と防止を行う手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T03:32:07Z) - CausalVLR: A Toolbox and Benchmark for Visual-Linguistic Causal
Reasoning [107.81733977430517]
CausalVLR(Causal Visual-Linguistic Reasoning)は、最先端の因果関係の発見と因果推論方法の豊富なセットを含むオープンソースのツールボックスである。
これらのメソッドはNVIDIAコンピューティングシステムの下でPyTorchを実装したツールボックスに含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T08:17:38Z) - MASTER: Multi-task Pre-trained Bottlenecked Masked Autoencoders are
Better Dense Retrievers [140.0479479231558]
本研究では,様々な事前学習タスクをマルチタスク事前学習モデル(MASTER)に統合することを目的とする。
MASTERは共有エンコーダのマルチデコーダアーキテクチャを利用して、タスク全体にわたる豊富なセマンティック情報を高密度ベクトルに圧縮する表現ボトルネックを構築することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-15T13:57:07Z) - What and How of Machine Learning Transparency: Building Bespoke
Explainability Tools with Interoperable Algorithmic Components [77.87794937143511]
本稿では,データ駆動予測モデルを説明するためのハンズオントレーニング教材について紹介する。
これらのリソースは、解釈可能な表現合成、データサンプリング、説明生成の3つのコアビルディングブロックをカバーする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-08T13:33:25Z) - Compiler Toolchains for Deep Learning Workloads on Embedded Platforms [2.5744053804694893]
フレームワーク固有のネットワーク表現を組み込みプラットフォームの実行可能なコードに変換する必要がある。
最初のセクションは、利用可能なオープンソースのディープラーニングコンパイラツールチェーンの調査とベンチマークで構成されています。
第2部では、異種デバイスに対するコンパイルフローの実装と評価について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T13:54:25Z) - Modular approach to data preprocessing in ALOHA and application to a
smart industry use case [0.0]
データ前処理と変換パイプラインをサポートするために、ALOHAツールフローに統合されたモジュラーアプローチに対処する。
提案手法の有効性を示すために,キーワードスポッティングのユースケースに関する実験結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T06:48:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。