論文の概要: FoC: Figure out the Cryptographic Functions in Stripped Binaries with LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18403v1
- Date: Wed, 27 Mar 2024 09:45:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 17:37:28.008065
- Title: FoC: Figure out the Cryptographic Functions in Stripped Binaries with LLMs
- Title（参考訳）: FoC: LLMを用いたストラップ付きバイナリにおける暗号関数の抽出
- Authors: Guoqiang Chen, Xiuwei Shang, Shaoyin Cheng, Yanming Zhang, Weiming Zhang, Nenghai Yu,
- Abstract要約: 削除されたバイナリの暗号関数を抽出するFoCと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
FoC-BinLLMは、ROUGE-LスコアでChatGPTを14.61%上回った。
FoC-Simは52%高いRecall@1で過去のベストメソッドを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.27040631527217
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Analyzing the behavior of cryptographic functions in stripped binaries is a challenging but essential task. Cryptographic algorithms exhibit greater logical complexity compared to typical code, yet their analysis is unavoidable in areas such as virus analysis and legacy code inspection. Existing methods often rely on data or structural pattern matching, leading to suboptimal generalizability and suffering from manual work. In this paper, we propose a novel framework called FoC to Figure out the Cryptographic functions in stripped binaries. In FoC, we first build a binary large language model (FoCBinLLM) to summarize the semantics of cryptographic functions in natural language. The prediction of FoC-BinLLM is insensitive to minor changes, such as vulnerability patches. To mitigate it, we further build a binary code similarity model (FoC-Sim) upon the FoC-BinLLM to create change-sensitive representations and use it to retrieve similar implementations of unknown cryptographic functions in a database. In addition, we construct a cryptographic binary dataset for evaluation and to facilitate further research in this domain. And an automated method is devised to create semantic labels for extensive binary functions. Evaluation results demonstrate that FoC-BinLLM outperforms ChatGPT by 14.61% on the ROUGE-L score. FoC-Sim outperforms the previous best methods with a 52% higher Recall@1. Furthermore, our method also shows practical ability in virus analysis and 1-day vulnerability detection.
- Abstract（参考訳）: 取り除かれたバイナリにおける暗号関数の振る舞いを分析することは、難しいが必須の課題である。
暗号アルゴリズムは一般的なコードに比べて論理的な複雑さが大きいが、ウイルス分析やレガシーコード検査のような分野では避けられない。
既存の手法は、しばしばデータや構造パターンのマッチングに頼り、最適下限の一般化可能性や手作業に悩まされる。
本稿では,FoC(FoC to Figure out the Cryptographic function in stripped binaries)という新しいフレームワークを提案する。
FoCでは、自然言語における暗号関数のセマンティクスを要約するために、まずバイナリ大言語モデル(FoCBinLLM)を構築した。
FoC-BinLLMの予測は、脆弱性パッチのようなマイナーな変更には敏感である。
さらに、FoC-BinLLM上にバイナリコード類似モデル(FoC-Sim)を構築し、変更に敏感な表現を作成し、データベース内の未知の暗号関数の類似実装を検索する。
さらに、評価のための暗号バイナリデータセットを構築し、この領域におけるさらなる研究を容易にする。
また、広範囲なバイナリ関数のためのセマンティックラベルを作成するために、自動手法が考案されている。
FoC-BinLLMはROUGE-LスコアでChatGPTを14.61%上回った。
FoC-Simは52%高いRecall@1で過去のベストメソッドを上回っている。
さらに,ウイルス解析と1日間の脆弱性検出の実用性を示した。
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