論文の概要: Cross-Inlining Binary Function Similarity Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05739v1
- Date: Thu, 11 Jan 2024 08:42:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-12 19:39:27.815153
- Title: Cross-Inlining Binary Function Similarity Detection
- Title(参考訳): クロスインラインバイナリ関数類似性検出
- Authors: Ang Jia, Ming Fan, Xi Xu, Wuxia Jin, Haijun Wang, Ting Liu
- Abstract要約: クロスインラインマッチングのためのパターンベースモデルCI-Detectorを提案する。
以上の結果から,CI-Detectorは81%の精度でクロスインラインペアを検出し,97%のリコールを達成できた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.923959153965857
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Binary function similarity detection plays an important role in a wide range
of security applications. Existing works usually assume that the query function
and target function share equal semantics and compare their full semantics to
obtain the similarity. However, we find that the function mapping is more
complex, especially when function inlining happens.
In this paper, we will systematically investigate cross-inlining binary
function similarity detection. We first construct a cross-inlining dataset by
compiling 51 projects using 9 compilers, with 4 optimizations, to 6
architectures, with 2 inlining flags, which results in two datasets both with
216 combinations. Then we construct the cross-inlining function mappings by
linking the common source functions in these two datasets. Through analysis of
this dataset, we find that three cross-inlining patterns widely exist while
existing work suffers when detecting cross-inlining binary function similarity.
Next, we propose a pattern-based model named CI-Detector for cross-inlining
matching. CI-Detector uses the attributed CFG to represent the semantics of
binary functions and GNN to embed binary functions into vectors. CI-Detector
respectively trains a model for these three cross-inlining patterns. Finally,
the testing pairs are input to these three models and all the produced
similarities are aggregated to produce the final similarity. We conduct several
experiments to evaluate CI-Detector. Results show that CI-Detector can detect
cross-inlining pairs with a precision of 81% and a recall of 97%, which exceeds
all state-of-the-art works.
- Abstract(参考訳): バイナリ関数の類似性検出は、幅広いセキュリティアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
既存の作業は通常、クエリ関数とターゲット関数が等しいセマンティクスを共有し、それらの完全なセマンティクスを比較して類似性を得る。
しかし、特に関数のインライン化が発生すると、関数マッピングはより複雑になる。
本稿では,二項関数の類似性検出を体系的に検討する。
まず,9つのコンパイラ,4つの最適化,6つのアーキテクチャ,2つのインラインフラグを使って51のプロジェクトをコンパイルすることで,クロスインラインデータセットを構築した。
次に、これらの2つのデータセットの共通ソース関数をリンクすることで、クロスインライン関数マッピングを構築する。
このデータセットを解析した結果、3つのクロスインライニングパターンが広く存在し、一方で既存の作業はクロスインライニングバイナリ関数類似性の検出に苦しむことがわかった。
次に,クロスインラインマッチングのためのCI-Detectorというパターンベースモデルを提案する。
CI-Detectorは、属性付きCFGを使用してバイナリ関数の意味を表現し、GNNはバイナリ関数をベクトルに埋め込む。
CI-Detectorはそれぞれ、3つのクロスインラインパターンのモデルをトレーニングする。
最後に、テストペアがこれら3つのモデルに入力され、生成されたすべての類似性が集約されて最終類似性が生成される。
CI-detectorを評価するためにいくつかの実験を行った。
以上の結果から,CI-Detectorは81%の精度でクロスインラインペアを検出し,97%のリコールを達成できた。
関連論文リスト
- Benchmarking Hebbian learning rules for associative memory [0.0]
連想記憶は認知と計算の脳科学における重要な概念である。
ストレージ容量とプロトタイプ抽出に関する6つの異なる学習ルールをベンチマークする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-30T21:49:47Z) - FASER: Binary Code Similarity Search through the use of Intermediate
Representations [0.8594140167290099]
クロスアーキテクチャバイナリコード類似性検索は、多くの研究で研究されている。
本稿では,Function as a String Encoded Representation (FASER)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T15:36:35Z) - SCVCNet: Sliding cross-vector convolution network for cross-task and
inter-individual-set EEG-based cognitive workload recognition [15.537230343119875]
本稿では,脳波パターンを利用した認知作業量認識装置の汎用的手法を提案する。
パワースペクトル密度の微細な周波数構造を解析することにより,脳波のタスクおよび個々のセットに関する干渉を除去するSCVCNetというニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T13:06:30Z) - Factorizers for Distributed Sparse Block Codes [62.38616784953048]
分散ブロック符号(SBC)は、固定ベクトルを用いてシンボルデータ構造を符号化し、操作するためのコンパクトな表現を示す。
主要な課題の1つは、可能なすべての組み合わせを探索することなく、そのようなデータ構造を構成要素に切り離し、あるいは分解することである。
GSBCと呼ばれるより柔軟で一般化されたSBCを分解する高速かつ高精度な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T12:31:48Z) - Part-guided Relational Transformers for Fine-grained Visual Recognition [59.20531172172135]
識別的特徴を学習し,特徴変換モジュールとの相関関係を探索するフレームワークを提案する。
提案手法は,3-of-the-levelオブジェクト認識において,部分ブランチの追加に頼らず,最先端の性能に達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-28T03:45:56Z) - 3DMODT: Attention-Guided Affinities for Joint Detection & Tracking in 3D
Point Clouds [95.54285993019843]
本稿では,3次元点雲における複数物体の同時検出と追跡手法を提案する。
本モデルでは,複数のフレームを用いた時間情報を利用してオブジェクトを検出し,一つのネットワーク上で追跡する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-01T20:59:38Z) - UniASM: Binary Code Similarity Detection without Fine-tuning [0.8271859911016718]
バイナリ関数の表現を学習するために,UniASMと呼ばれるトランスフォーマーベースのバイナリコード埋め込みモデルを提案する。
既知の脆弱性検索の現実的なタスクでは、UniASMは現在のベースラインをすべて上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T14:04:57Z) - Learning Implicit Feature Alignment Function for Semantic Segmentation [51.36809814890326]
Implicit Feature Alignment Function (IFA)は、暗黙の神経表現の急速に拡大するトピックにインスパイアされている。
IFAは機能マップを異なるレベルで暗黙的に整列し、任意の解像度でセグメンテーションマップを生成することができることを示す。
提案手法は,様々なアーキテクチャの改善と組み合わせて,一般的なベンチマークにおける最先端の精度のトレードオフを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T09:40:14Z) - Disentangled Representation Learning for Text-Video Retrieval [51.861423831566626]
テキスト・ビデオ検索(TVR)における相互モダリティの相互作用
我々は相互作用のパラダイムを深く研究し、その計算を2つの項に分けることができることを示した。
本稿では,逐次的かつ階層的な表現を捉えるための非絡み合いフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-14T13:55:33Z) - Deep ensembles based on Stochastic Activation Selection for Polyp
Segmentation [82.61182037130406]
本研究は,大腸内視鏡検査における画像分割,特に正確なポリープ検出とセグメンテーションを扱う。
イメージセグメンテーションの基本アーキテクチャはエンコーダとデコーダで構成されている。
我々はデコーダのバックボーンを変更することで得られるDeepLabアーキテクチャのバリエーションを比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-02T02:07:37Z)
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。