論文の概要: StackSight: Unveiling WebAssembly through Large Language Models and Neurosymbolic Chain-of-Thought Decompilation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04568v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 01:08:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 15:48:53.535185
- Title: StackSight: Unveiling WebAssembly through Large Language Models and Neurosymbolic Chain-of-Thought Decompilation
- Title（参考訳）: StackSight: 大きな言語モデルとNeurosymbolic Chain-of-Thought逆コンパイルによるWebAssemblyの展開
- Authors: Weike Fang, Zhejian Zhou, Junzhou He, Weihang Wang,
- Abstract要約: StackSightは静的解析アルゴリズムを通じて仮想スタックの変更を視覚化し、追跡し、チェーン・オブ・シークレット・プロンプトを適用する。
評価結果は、StackSightがWebAssemblyの逆コンパイルを大幅に改善していることを示している。
またユーザ調査では、StackSightが生成したコードスニペットの勝利率が大幅に高く、コードのセマンティクスをよりよく把握できることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1094456929188676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: WebAssembly enables near-native execution in web applications and is increasingly adopted for tasks that demand high performance and robust security. However, its assembly-like syntax, implicit stack machine, and low-level data types make it extremely difficult for human developers to understand, spurring the need for effective WebAssembly reverse engineering techniques. In this paper, we propose StackSight, a novel neurosymbolic approach that combines Large Language Models (LLMs) with advanced program analysis to decompile complex WebAssembly code into readable C++ snippets. StackSight visualizes and tracks virtual stack alterations via a static analysis algorithm and then applies chain-of-thought prompting to harness LLM's complex reasoning capabilities. Evaluation results show that StackSight significantly improves WebAssembly decompilation. Our user study also demonstrates that code snippets generated by StackSight have significantly higher win rates and enable a better grasp of code semantics.
- Abstract（参考訳）: WebAssemblyはWebアプリケーションでほぼネイティブな実行を可能にし、高いパフォーマンスと堅牢なセキュリティを必要とするタスクにますます採用されている。
しかし、アセンブリライクな構文、暗黙のスタックマシン、低レベルのデータ型は、人間の開発者が理解するのが極めて困難であり、WebAssemblyのリバースエンジニアリング技術を効果的に必要とします。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)と高度なプログラム解析を組み合わせた新しいニューロシンボリックアプローチであるStackSightを提案し,複雑なWebAssemblyコードを読みやすいC++スニペットに分解する。
StackSightは静的解析アルゴリズムを通じて仮想スタックの変更を視覚化し追跡し、LLMの複雑な推論機能を活用するためにチェーン・オブ・シークレット・プロンプトを適用する。
評価結果は、StackSightがWebAssemblyの逆コンパイルを大幅に改善していることを示している。
ユーザ調査では、StackSightが生成したコードスニペットの勝利率が大幅に高く、コードのセマンティクスをよりよく把握できることを示した。
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