論文の概要: Enhancing Function Name Prediction using Votes-Based Name Tokenization and Multi-Task Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09112v1
- Date: Wed, 15 May 2024 06:01:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 14:16:04.850300
- Title: Enhancing Function Name Prediction using Votes-Based Name Tokenization and Multi-Task Learning
- Title（参考訳）: 音声による名前トークン化とマルチタスク学習による関数名予測の強化
- Authors: Xiaoling Zhang, Zhengzi Xu, Shouguo Yang, Zhi Li, Zhiqiang Shi, Limin Sun,
- Abstract要約: 投票による名前のトークン化とマルチタスク学習を用いた関数名予測を行うフレームワークを提案する。
Epitomeは、事前訓練されたアセンブリ言語モデルとグラフニューラルネットワークにより、包括的な機能意味学を学ぶ。
エピトームは最先端の関数名予測ツールを44.34%、64.16%、54.44%の精度、リコール、F1スコアで上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.668991471782618
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reverse engineers would acquire valuable insights from descriptive function names, which are absent in publicly released binaries. Recent advances in binary function name prediction using data-driven machine learning show promise. However, existing approaches encounter difficulties in capturing function semantics in diverse optimized binaries and fail to reserve the meaning of labels in function names. We propose Epitome, a framework that enhances function name prediction using votes-based name tokenization and multi-task learning, specifically tailored for different compilation optimization binaries. Epitome learns comprehensive function semantics by pre-trained assembly language model and graph neural network, incorporating function semantics similarity prediction task, to maximize the similarity of function semantics in the context of different compilation optimization levels. In addition, we present two data preprocessing methods to improve the comprehensibility of function names. We evaluate the performance of Epitome using 2,597,346 functions extracted from binaries compiled with 5 optimizations (O0-Os) for 4 architectures (x64, x86, ARM, and MIPS). Epitome outperforms the state-of-the-art function name prediction tool by up to 44.34%, 64.16%, and 54.44% in precision, recall, and F1 score, while also exhibiting superior generalizability.
- Abstract（参考訳）: リバースエンジニアは、公開バイナリにはない記述関数名から貴重な洞察を得るだろう。
データ駆動機械学習を用いたバイナリ関数名予測の最近の進歩は有望である。
しかし、既存のアプローチでは、多様な最適化されたバイナリで関数のセマンティクスをキャプチャすることは困難であり、関数名にラベルの意味を保存できない。
本稿では,様々なコンパイル最適化バイナリ用に最適化された,投票ベースの名前トークン化とマルチタスク学習を用いた関数名予測を行うフレームワークであるEpitomeを提案する。
Epitomeは、事前訓練されたアセンブリ言語モデルとグラフニューラルネットワークを用いて、関数セマンティクスの類似度予測タスクを導入し、異なるコンパイル最適化レベルのコンテキストにおける関数セマンティクスの類似度を最大化するために、包括的な関数セマンティクスを学習する。
さらに,関数名の理解性を向上する2つのデータ前処理手法を提案する。
我々は,4つのアーキテクチャ(x64,x86,ARM,MIPS)に対して,5つの最適化(O0-Os)でコンパイルされたバイナリから抽出した2,597,346個の関数を用いてエピトームの性能を評価する。
エピトームは最先端の関数名予測ツールを44.34%、64.16%、54.44%の精度、リコール、F1スコアで上回っている。
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