Fugu-MT 論文翻訳(概要): BinaryAI: Binary Software Composition Analysis via Intelligent Binary Source Code Matching

論文の概要: BinaryAI: Binary Software Composition Analysis via Intelligent Binary Source Code Matching

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11161v1
Date: Sat, 20 Jan 2024 07:57:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-23 17:43:03.066356
Title: BinaryAI: Binary Software Composition Analysis via Intelligent Binary Source Code Matching
Title（参考訳）: binaryai:intelligent binary source code matchingによるバイナリソフトウェア構成分析
Authors: Ling Jiang, Junwen An, Huihui Huang, Qiyi Tang, Sen Nie, Shi Wu, Yuqun Zhang
Abstract要約: BinaryAIは2フェーズのバイナリソースコードマッチングを備えた新しいバイナリ・ソースSCA技術で、構文的および意味的両方のコード特徴をキャプチャする。実験の結果、バイナリソースコードマッチングと下流SCAタスクにおいて、BinaryAIの優れた性能を示しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.089636473792169
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While third-party libraries are extensively reused to enhance productivity during software development, they can also introduce potential security risks such as vulnerability propagation. Software composition analysis, proposed to identify reused TPLs for reducing such risks, has become an essential procedure within modern DevSecOps. As one of the mainstream SCA techniques, binary-to-source SCA identifies the third-party source projects contained in binary files via binary source code matching, which is a major challenge in reverse engineering since binary and source code exhibit substantial disparities after compilation. The existing binary-to-source SCA techniques leverage basic syntactic features that suffer from redundancy and lack robustness in the large-scale TPL dataset, leading to inevitable false positives and compromised recall. To mitigate these limitations, we introduce BinaryAI, a novel binary-to-source SCA technique with two-phase binary source code matching to capture both syntactic and semantic code features. First, BinaryAI trains a transformer-based model to produce function-level embeddings and obtain similar source functions for each binary function accordingly. Then by applying the link-time locality to facilitate function matching, BinaryAI detects the reused TPLs based on the ratio of matched source functions. Our experimental results demonstrate the superior performance of BinaryAI in terms of binary source code matching and the downstream SCA task. Specifically, our embedding model outperforms the state-of-the-art model CodeCMR, i.e., achieving 22.54% recall@1 and 0.34 MRR compared with 10.75% and 0.17 respectively. Additionally, BinaryAI outperforms all existing binary-to-source SCA tools in TPL detection, increasing the precision from 73.36% to 85.84% and recall from 59.81% to 64.98% compared with the well-recognized commercial SCA product Black Duck.
Abstract（参考訳）: サードパーティのライブラリは、ソフトウェア開発中に生産性を高めるために広範囲に再利用されるが、脆弱性伝播のような潜在的なセキュリティリスクも引き起こすことができる。このようなリスクを軽減するために再利用可能なTPLを同定するソフトウェア構成分析は、DevSecOpsにおいて必須の手順となっている。主要なSCA技術の一つとして、バイナリからソースまでのSCAはバイナリソースコードマッチングを通じてバイナリファイルに含まれるサードパーティのオープンソースプロジェクトを特定します。既存のバイナリ・トゥ・ソースのSCA技術は、冗長性と大規模TPLデータセットの堅牢性に欠ける基本的な構文的特徴を利用しており、必然的な偽陽性と難解なリコールにつながっている。これらの制限を緩和するため、BinaryAIという2段階のバイナリソースコードマッチングを備えた、新しいバイナリからソースまでのSCA技術を導入し、構文的およびセマンティックなコードの特徴を捉える。まず、BinaryAIはトランスフォーマーモデルを使用して関数レベルの埋め込みを生成し、それに応じて各バイナリ関数に対して同様のソース関数を取得する。次に、関数マッチングを容易にするためにリンク時間局所性を適用することにより、BinaryAIは一致したソース関数の比率に基づいて再利用されたTPLを検出する。実験結果は,バイナリソースコードマッチングとダウンストリームscaタスクの観点から,binaryaiの優れた性能を示す。具体的には、埋め込みモデルは最先端のcodecmr、すなわち22.54%のre recall@1 と 0.34 mrr をそれぞれ10.75% と 0.17 に上回っている。さらに、BinaryAIは既存のバイナリからソースまでのSCAツールをTPL検出で上回り、精度は73.36%から85.84%に、リコールは59.81%から64.98%に向上した。

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