論文の概要: Know Your Neighborhood: General and Zero-Shot Capable Binary Function Search Powered by Call Graphlets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02606v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 21:40:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:32.211333
• Title: Know Your Neighborhood: General and Zero-Shot Capable Binary Function Search Powered by Call Graphlets
• Title（参考訳）: 近所の人を知る:コール・グラフレットで使える一般機能とゼロショット機能
• Authors: Joshua Collyer, Tim Watson, Iain Phillips,
• Abstract要約: 本稿では,コールグラフレットと呼ばれる新しいグラフデータ表現を組み合わせた,新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 専門的なグラフニューラルネットワークモデルは、このグラフ表現に基づいて動作し、セマンティックバイナリコードの類似性を符号化する特徴ベクトルにマッピングすることを学ぶ。 実験結果から,コールグラフレットと新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせることで,同等あるいは最先端の性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7646713951724013
• License:
• Abstract: Binary code similarity detection is an important problem with applications in areas such as malware analysis, vulnerability research and license violation detection. This paper proposes a novel graph neural network architecture combined with a novel graph data representation called call graphlets. A call graphlet encodes the neighborhood around each function in a binary executable, capturing the local and global context through a series of statistical features. A specialized graph neural network model operates on this graph representation, learning to map it to a feature vector that encodes semantic binary code similarities using deep-metric learning. The proposed approach is evaluated across five distinct datasets covering different architectures, compiler tool chains, and optimization levels. Experimental results show that the combination of call graphlets and the novel graph neural network architecture achieves comparable or state-of-the-art performance compared to baseline techniques across cross-architecture, mono-architecture and zero shot tasks. In addition, our proposed approach also performs well when evaluated against an out-of-domain function inlining task. The work provides a general and effective graph neural network-based solution for conducting binary code similarity detection.
• Abstract（参考訳）: バイナリコードの類似性検出は、マルウェア分析、脆弱性調査、ライセンス違反検出といった分野のアプリケーションにとって重要な問題である。 本稿では,コールグラフレットと呼ばれる新しいグラフデータ表現を組み合わせた,新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 コールグラフレットは、各関数の周辺をバイナリ実行ファイルにエンコードし、一連の統計的特徴を通じて局所的およびグローバルなコンテキストをキャプチャする。 特殊なグラフニューラルネットワークモデルは、このグラフ表現に基づいて動作し、ディープメトリック学習を使用してセマンティックバイナリコードの類似性を符号化する特徴ベクトルにそれをマッピングすることを学習する。 提案手法は、異なるアーキテクチャ、コンパイラツールチェーン、最適化レベルをカバーする5つの異なるデータセットで評価されている。 実験結果から,コールグラフレットと新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャの組み合わせは,クロスアーキテクチャ,モノアーキテクチャ,ゼロショットタスク間のベースライン技術と比較して,同等あるいは最先端のパフォーマンスを実現することがわかった。 さらに,提案手法は,ドメイン外関数インライン化タスクに対して評価した場合にも有効である。 この研究は、バイナリコードの類似性検出を行うための、汎用的で効果的なグラフニューラルネットワークベースのソリューションを提供する。

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