論文の概要: How Far Have We Gone in Binary Code Understanding Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09836v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 14:35:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:24.240130
• Title: How Far Have We Gone in Binary Code Understanding Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたバイナリコードの理解にどこまで関わったか
• Authors: Xiuwei Shang, Shaoyin Cheng, Guoqiang Chen, Yanming Zhang, Li Hu, Xiao Yu, Gangyang Li, Weiming Zhang, Nenghai Yu,
• Abstract要約: バイナリコード理解におけるLarge Language Models(LLM)の有効性を評価するためのベンチマークを提案する。 評価の結果、既存のLLMはバイナリコードをある程度理解でき、それによってバイナリコード解析の効率が向上することが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.527805834378974
• License:
• Abstract: Binary code analysis plays a pivotal role in various software security applications, such as software maintenance, malware detection, software vulnerability discovery, patch analysis, etc. However, unlike source code, understanding binary code is challenging for reverse engineers due to the absence of semantic information. Therefore, automated tools are needed to assist human players in interpreting binary code. In recent years, two groups of technologies have shown promising prospects: (1) Deep learning-based technologies have demonstrated competitive results in tasks related to binary code understanding, furthermore, (2) Large Language Models (LLMs) have been extensively pre-trained at the source-code level for tasks such as code understanding and generation. This makes participants wonder about the ability of LLMs in binary code understanding. In this work, we propose a benchmark to evaluate the effectiveness of LLMs in real-world reverse engineering scenarios. The benchmark covers two key binary code understanding tasks, including function name recovery and binary code summarization. We gain valuable insights into their capabilities and limitations through extensive evaluations of popular LLMs using our benchmark. Our evaluations reveal that existing LLMs can understand binary code to a certain extent, thereby improving the efficiency of binary code analysis. Our results highlight the great potential of the LLMs in advancing the field of binary code understanding.
• Abstract（参考訳）: バイナリコード分析は、ソフトウェアのメンテナンス、マルウェア検出、ソフトウェアの脆弱性発見、パッチ解析など、さまざまなソフトウェア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。 しかし、ソースコードとは異なり、セマンティック情報がないため、リバースエンジニアにとってバイナリコードの理解は困難である。 そのため、人間のプレイヤーがバイナリコードを解釈するのを助ける自動化ツールが必要である。 1) 深層学習に基づく技術はバイナリコード理解に関連するタスクにおいて競合する結果を実証し、さらに(2) 大規模言語モデル(LLM)は、コード理解や生成といったタスクのソースコードレベルで広範囲に事前訓練されている。 これにより、参加者はバイナリコード理解におけるLLMの能力について疑問を抱くことになる。 本研究では,実世界のリバースエンジニアリングシナリオにおけるLLMの有効性を評価するためのベンチマークを提案する。 このベンチマークでは、関数名のリカバリとバイナリコードの要約という、2つの重要なバイナリコード理解タスクがカバーされている。 我々は,このベンチマークを用いて,LLMを広範囲に評価することにより,それらの能力と限界に関する貴重な知見を得る。 評価の結果、既存のLLMはバイナリコードをある程度理解でき、それによってバイナリコード解析の効率が向上することが明らかとなった。 我々の結果は、バイナリコード理解の分野を前進させるLLMの大きな可能性を浮き彫りにしている。

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