Fugu-MT 論文翻訳(概要): MALSIGHT: Exploring Malicious Source Code and Benign Pseudocode for Iterative Binary Malware Summarization

論文の概要: MALSIGHT: Exploring Malicious Source Code and Benign Pseudocode for Iterative Binary Malware Summarization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18379v1
Date: Wed, 26 Jun 2024 14:21:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 13:09:50.426618
Title: MALSIGHT: Exploring Malicious Source Code and Benign Pseudocode for Iterative Binary Malware Summarization
Title（参考訳）: MALSIGHT: 繰り返しバイナリマルウェア要約のための悪意のあるソースコードと良質な擬似コード探索
Authors: Haolang Lu, Hongrui Peng, Guoshun Nan, Jiaoyang Cui, Cheng Wang, Weifei Jin,
Abstract要約: バイナリマルウェアの記述を生成できる新しいコード要約フレームワークMALSIGHTを提案する。具体的には、LSMを用いて、最初のマルウェア要約であるMalSとMalPを構築し、このデータセットを人間の努力で手作業で洗練する。 3つのデータセットの実験は、提案したMALSIGHTの有効性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.997097944383478
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Binary malware summarization aims to automatically generate human-readable descriptions of malware behaviors from executable files, facilitating tasks like malware cracking and detection. Previous methods based on Large Language Models (LLMs) have shown great promise. However, they still face significant issues, including poor usability, inaccurate explanations, and incomplete summaries, primarily due to the obscure pseudocode structure and the lack of malware training summaries. Further, calling relationships between functions, which involve the rich interactions within a binary malware, remain largely underexplored. To this end, we propose MALSIGHT, a novel code summarization framework that can iteratively generate descriptions of binary malware by exploring malicious source code and benign pseudocode. Specifically, we construct the first malware summaries, MalS and MalP, using an LLM and manually refine this dataset with human effort. At the training stage, we tune our proposed MalT5, a novel LLM-based code model, on the MalS dataset and a benign pseudocode dataset. Then, at the test stage, we iteratively feed the pseudocode functions into MalT5 to obtain the summary. Such a procedure facilitates the understanding of pseudocode structure and captures the intricate interactions between functions, thereby benefiting the usability, accuracy, and completeness of summaries. Additionally, we propose a novel evaluation benchmark, BLEURT-sum, to measure the quality of summaries. Experiments on three datasets show the effectiveness of the proposed MALSIGHT. Notably, our proposed MalT5, with only 0.77B parameters, delivers comparable performance to much larger ChatGPT3.5.
Abstract（参考訳）: バイナリマルウェアの要約は、実行可能ファイルから人間可読なマルウェアの振る舞いの記述を自動的に生成することを目的としており、マルウェアのひび割れや検出などのタスクを容易にする。 LLM(Large Language Models)に基づいた従来の手法は、大きな可能性を秘めている。しかし、ユーザビリティの低下、不正確な説明、不完全な要約といった重大な問題に直面している。さらに、バイナリマルウェア内のリッチな相互作用を含む関数間の関係の呼び出しは、ほとんど探索されていないままである。そこで本稿では,悪意のあるソースコードを探索し,バイナリマルウェアの記述を反復的に生成する新しいコード要約フレームワークMALSIGHTを提案する。具体的には、LSMを用いて、最初のマルウェア要約であるMalSとMalPを構築し、このデータセットを人間の努力で手作業で洗練する。トレーニング段階では、MalSデータセットと良質な擬似コードデータセットに基づいて、新しいLLMベースのコードモデルであるMalT5をチューニングします。次に、テスト段階で擬似関数をMalT5に繰り返しフィードし、要約を得る。このような手順は、疑似コード構造を理解し、関数間の複雑な相互作用を捉えることで、要約の使いやすさ、正確性、完全性に寄与する。また,要約の質を評価するため,新たな評価ベンチマークBLEURT-sumを提案する。 3つのデータセットの実験は、提案したMALSIGHTの有効性を示している。特に、提案したMalT5は、わずか0.77Bのパラメータで、はるかに大きなChatGPT3.5に匹敵するパフォーマンスを提供する。

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