Fugu-MT 論文翻訳(概要): BinSym: Binary-Level Symbolic Execution using Formal Descriptions of Instruction Semantics

論文の概要: BinSym: Binary-Level Symbolic Execution using Formal Descriptions of Instruction Semantics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04132v1
Date: Fri, 5 Apr 2024 14:29:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-08 15:45:42.564703
Title: BinSym: Binary-Level Symbolic Execution using Formal Descriptions of Instruction Semantics
Title（参考訳）: BinSym:インストラクションセマンティクスの形式記述を用いたバイナリレベルシンボリック実行
Authors: Sören Tempel, Tobias Brandt, Christoph Lüth, Rolf Drechsler,
Abstract要約: BinSymはバイナリ形式でソフトウェアを記号的に解析するフレームワークである。バイナリコード命令を直接操作し、中間表現にリフティングする必要はない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4576576560952788
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: BinSym is a framework for symbolic program analysis of software in binary form. Contrary to prior work, it operates directly on binary code instructions and does not require lifting them to an intermediate representation (IR). This is achieved by formulating the symbolic semantics on top of a formal description of binary code instruction semantics. By building on existing formal descriptions, BinSym eliminates the manual effort required by prior work to implement transformations to an IR, thereby reducing the margin for errors. Furthermore, BinSym's symbolic semantics can be directly related to the binary code, which improves symbolic execution speed by reducing solver query complexity.
Abstract（参考訳）: BinSymはバイナリ形式でソフトウェアを記号的に解析するフレームワークである。以前の作業とは対照的に、バイナリコード命令を直接操作し、それらを中間表現(IR)に持ち上げる必要はない。これは、バイナリコード命令セマンティクスの形式記述の上にシンボルセマンティクスを定式化することで達成される。既存の公式記述に基づいて、BinSymはIRへの変換を実装する事前作業に必要な手作業を取り除き、エラーのマージンを減らす。さらに、BinSymのシンボリックセマンティクスはバイナリコードに直接関連し、ソルバクエリの複雑さを減らすことでシンボリック実行速度を改善することができる。

関連論文リスト

Unsupervised Binary Code Translation with Application to Code Similarity Detection and Vulnerability Discovery [2.022692275087205]
クロスアーキテクチャのバイナリコード解析が新たな問題となっている。ディープラーニングベースのバイナリ分析は、有望な成功を収めている。低リソースのISAでは、十分な量のデータを見つけることは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-29T18:09:28Z)
Symbol-LLM: Leverage Language Models for Symbolic System in Visual Human Activity Reasoning [58.5857133154749]
本稿では,広い範囲のシンボルと合理的なルールを持つ新しい記号体系を提案する。我々は,LLMの最近の進歩を2つの理想的な性質の近似として活用する。本手法は,広範囲な活動理解タスクにおいて優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-29T05:27:14Z)
CP-BCS: Binary Code Summarization Guided by Control Flow Graph and Pseudo Code [79.87518649544405]
本稿ではCP-BCSと呼ばれる制御フローグラフと擬似コード案内バイナリコード要約フレームワークを提案する。 CP-BCSは双方向の命令レベル制御フローグラフと擬似コードを利用して、専門家の知識を取り入れ、包括的なバイナリ関数の実行動作と論理意味論を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T14:20:39Z)
Guess & Sketch: Language Model Guided Transpilation [59.02147255276078]
学習されたトランスパイレーションは、手作業による書き直しやエンジニアリングの取り組みに代わるものだ。確率的ニューラルネットワークモデル(LM)は、入力毎に可塑性出力を生成するが、正確性を保証するコストがかかる。 Guess & Sketch は LM の特徴からアライメントと信頼性情報を抽出し、意味的等価性を解決するためにシンボリック・ソルバに渡す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-25T15:42:18Z)
Code Prompting: a Neural Symbolic Method for Complex Reasoning in Large Language Models [74.95486528482327]
コードプロンプト(code prompting)は、ゼロショットバージョンと少数ショットバージョンの両方を持ち、中間ステップとしてコードをトリガーするニューラルシンボルプロンプトである。我々は,記号的推論と算術的推論を含む7つの広く使用されているベンチマーク実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-29T15:14:09Z)
Soft-Labeled Contrastive Pre-training for Function-level Code Representation [127.71430696347174]
textbfSoft-labeled contrastive pre-training framework with two positive sample construction method。大規模コードコーパスにおけるコード間の関連性を考慮すると、ソフトラベル付きコントラスト付き事前学習は、きめ細かいソフトラベルを得ることができる。 SCodeRは、7つのデータセットで4つのコード関連タスクに対して、最先端のパフォーマンスを新たに達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-18T05:17:37Z)
Pre-Training Representations of Binary Code Using Contrastive Learning [13.570375923483452]
本稿では、表現学習中にソースコードとコメント情報をバイナリコードに組み込む、バイナリcOde分析のためのContrastive Learning Model(COMBO)を提案する。 COMBOは、ソースコード、バイナリコード、コメントをコントラストコード表現学習に組み込んだ最初の言語表現モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-11T02:39:06Z)
BinBert: Binary Code Understanding with a Fine-tunable and Execution-aware Transformer [2.8523943706562638]
本稿では,新しいアセンブリコードモデルであるBinBertを紹介する。 BinBertは、アセンブリ命令シーケンスとシンボル実行情報の巨大なデータセットに基づいて事前トレーニングされたトランスフォーマー上に構築されている。微調整を通じて、BinBertは特定のタスクに事前学習で得られた一般的な知識をどう適用するかを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-13T17:48:52Z)
Semantic-aware Binary Code Representation with BERT [27.908093567605484]
バグ発見、マルウェア分析、コードクローン検出など、幅広いバイナリ分析アプリケーションでは、バイナリコード上でのコンテキスト意味の回復が必要である。近年,バイナリのコード表現を自動再構築するために,機械学習に基づくバイナリ解析手法が提案されている。本稿では,バイナリコードのセマンティックなコード表現を生成するためにBERTを利用するDeepSemanticを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-10T03:31:29Z)
High-performance symbolic-numerics via multiple dispatch [52.77024349608834]
Symbolics.jlは拡張可能なシンボルシステムで、動的多重ディスパッチを使用してドメインのニーズに応じて振る舞いを変更する。実装に依存しないアクションでジェネリックapiを形式化することで、システムに最適化されたデータ構造を遡及的に追加できることを示します。従来の用語書き換えシンプリファイアと電子グラフベースの用語書き換えシンプリファイアをスワップする機能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-09T14:22:43Z)

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。