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
- Toolshed: Scale Tool-Equipped Agents with Advanced RAG-Tool Fusion and Tool Knowledge Bases [0.0]
強化されたツール表現を格納するように設計されたツール知識ベース(ベクトルデータベース)であるToolshed Knowledge Basesを紹介する。
RAG-Tool Fusion(Advanced RAG-Tool Fusion)も提案する。
このアプローチでは,ToolEシングルツール,ToolEマルチツール,Seal-Toolsベンチマークデータセットの46%,56%,絶対的な改善を実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T16:44:22Z) - From Exploration to Mastery: Enabling LLMs to Master Tools via Self-Driven Interactions [60.733557487886635]
本稿では,大規模言語モデルと外部ツールとの包括的ギャップを埋めることに焦点を当てる。
ツール文書の動的精錬を目的とした新しいフレームワーク DRAFT を提案する。
複数のデータセットに対する大規模な実験は、DRAFTの反復的なフィードバックベースの改善がドキュメントの品質を大幅に改善することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T17:58:44Z) - Re-Invoke: Tool Invocation Rewriting for Zero-Shot Tool Retrieval [47.81307125613145]
Re-Invokeは、トレーニングなしで大規模ツールセットに効果的にスケールするために設計された教師なしツール検索手法である。
我々は、クエリ毎に最も関連性の高いツールを特定するために、意図に基づいて、新しいマルチビュー類似度ランキング戦略を採用する。
評価の結果、Re-Invokeはシングルツールとマルチツールの両方のシナリオにおいて、最先端の代替よりも大幅に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-03T22:49:27Z) - MetaTool: Facilitating Large Language Models to Master Tools with Meta-task Augmentation [25.360660222418183]
再利用可能なツールセットにまたがって一般化するために設計された,新しいツール学習手法であるMetaToolを紹介する。
メタタスクデータをタスク指向トレーニングに組み込むことで,オープンソースの大規模言語モデルの性能を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T10:15:41Z) - Enhancing Tool Retrieval with Iterative Feedback from Large Language Models [9.588592185027455]
大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内学習や微調整を通じて、ある程度のツールを効果的に扱うことができる。
現実のシナリオでは、ツールの数は一般的に広範囲で不規則に更新され、専用のツール検索コンポーネントの必要性を強調している。
本稿では,大規模言語モデルからの反復的なフィードバックでツール検索を強化することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-25T11:12:01Z) - Towards Completeness-Oriented Tool Retrieval for Large Language Models [60.733557487886635]
現実世界のシステムは多種多様なツールを組み込んでおり、全てのツールを大規模言語モデルに入力することは不可能である。
既存のツール検索手法は主にユーザクエリとツール記述間のセマンティックマッチングに焦点を当てている。
我々は,ユーザクエリとツール記述のセマンティックな類似性だけでなく,ツールの協調的情報も考慮した,新しいモデル診断型協調学習型ツール検索手法であるCOLTを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-25T06:41:23Z) - Code Compass: A Study on the Challenges of Navigating Unfamiliar Codebases [2.808331566391181]
これらの問題に対処するための新しいツールであるCodeを提案する。
本研究は,現在のツールと方法論における大きなギャップを浮き彫りにしている。
私たちのフォーマティブな調査は、開発者がドキュメントをナビゲートする時間をいかに効率的に削減するかを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-10T06:58:31Z) - 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) - 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) - 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) - 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)
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。