論文の概要: Self-Constructed Context Decompilation with Fined-grained Alignment Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17233v1
- Date: Tue, 25 Jun 2024 02:37:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 16:01:10.840442
- Title: Self-Constructed Context Decompilation with Fined-grained Alignment Enhancement
- Title(参考訳): 有限粒度アライメント強化による自己構築型コンテキストデコンパイル
- Authors: Yunlong Feng, Yang Xu, Dechuan Teng, Honglin Mu, Xiao Xu, Libo Qin, Wanxiang Che, Qingfu Zhu,
- Abstract要約: 逆コンパイルは、ソースコードが利用できない場合、コンパイルされたコードをハイレベルなプログラミング言語に変換する。
本稿では,デコンパイル性能を向上させる2つの手法を提案する。
我々は,Decompile-Evalベンチマークで約7.35%の再現性向上を実現し,55.03%の最先端性能を新たに確立した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 43.26373674836259
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Decompilation transforms compiled code back into a high-level programming language for analysis when source code is unavailable. Previous work has primarily focused on enhancing decompilation performance by increasing the scale of model parameters or training data for pre-training. Based on the characteristics of the decompilation task, we propose two methods: (1) Without fine-tuning, the Self-Constructed Context Decompilation (sc$^2$dec) method recompiles the LLM's decompilation results to construct pairs for in-context learning, helping the model improve decompilation performance. (2) Fine-grained Alignment Enhancement (FAE), which meticulously aligns assembly code with source code at the statement level by leveraging debugging information, is employed during the fine-tuning phase to achieve further improvements in decompilation. By integrating these two methods, we achieved a Re-Executability performance improvement of approximately 7.35\% on the Decompile-Eval benchmark, establishing a new state-of-the-art performance of 55.03\%.
- Abstract(参考訳): 逆コンパイルはコンパイル済みのコードを高レベルなプログラミング言語に変換し、ソースコードが利用できない時に解析する。
これまでの研究は主に、モデルパラメータのスケールや事前トレーニングのためのトレーニングデータを増やすことで、デコンパイル性能の向上に重点を置いてきた。
1)微調整なしでは、自己構築されたコンテキストデコンパイル(sc$^2$dec)メソッドがLLMのデコンパイル結果を再コンパイルし、文脈内学習のためのペアを構築することにより、モデルがデコンパイル性能を向上させる。
2)デバッギング情報を活用することで,アセンブリコードとソースコードを文レベルで慎重に整列する微粒化アライメント向上(FAE)を微粒化段階に導入し,デバッギングのさらなる改善を実現する。
これらの2つの手法を統合することにより、Decompile-Evalベンチマークで約7.35\%の再実行可能性向上を実現し、55.03\%の新たな最先端性能を確立した。
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