論文の概要: Unsupervised Binary Code Translation with Application to Code Similarity Detection and Vulnerability Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19025v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 18:09:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 18:19:58.277327
• Title: Unsupervised Binary Code Translation with Application to Code Similarity Detection and Vulnerability Discovery
• Title（参考訳）: 教師なしバイナリコード翻訳とコード類似性検出と脆弱性発見への応用
• Authors: Iftakhar Ahmad, Lannan Luo,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.022692275087205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Binary code analysis has immense importance in the research domain of software security. Today, software is very often compiled for various Instruction Set Architectures (ISAs). As a result, cross-architecture binary code analysis has become an emerging problem. Recently, deep learning-based binary analysis has shown promising success. It is widely known that training a deep learning model requires a massive amount of data. However, for some low-resource ISAs, an adequate amount of data is hard to find, preventing deep learning from being widely adopted for binary analysis. To overcome the data scarcity problem and facilitate cross-architecture binary code analysis, we propose to apply the ideas and techniques in Neural Machine Translation (NMT) to binary code analysis. Our insight is that a binary, after disassembly, is represented in some assembly language. Given a binary in a low-resource ISA, we translate it to a binary in a high-resource ISA (e.g., x86). Then we can use a model that has been trained on the high-resource ISA to test the translated binary. We have implemented the model called UNSUPERBINTRANS, and conducted experiments to evaluate its performance. Specifically, we conducted two downstream tasks, including code similarity detection and vulnerability discovery. In both tasks, we achieved high accuracies.
• Abstract（参考訳）: バイナリコード分析は、ソフトウェアセキュリティの研究領域において非常に重要である。 今日では、ソフトウェアは様々なインストラクション・セット・アーキテクチャ(ISA)のためにしばしばコンパイルされる。 その結果,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。 近年,ディープラーニングに基づくバイナリ分析は有望な成功を収めている。 ディープラーニングモデルのトレーニングには大量のデータが必要であることは広く知られている。 しかし、一部の低リソースISAでは、十分な量のデータを見つけることは困難であり、深層学習がバイナリ解析に広く採用されるのを防ぐことができる。 データ不足の問題を克服し、クロスアーキテクチャのバイナリコード解析を容易にするために、ニューラルネットワーク翻訳(NMT)のアイデアとテクニックをバイナリコード解析に適用することを提案する。 私たちの洞察では、バイナリは分解された後、アセンブリ言語で表現されます。 低リソースISAのバイナリを与えられた場合、高リソースISA(例えば、x86)のバイナリに変換します。 次に、高リソースISAでトレーニングされたモデルを使用して、翻訳されたバイナリをテストする。 我々はUNSUPERBINTRANSと呼ばれるモデルを実装し,その性能評価実験を行った。 具体的には、コード類似性検出と脆弱性発見という、2つの下流タスクを実行しました。 どちらの仕事でも、私たちは高い評価を得た。

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