論文の概要: Semantic-Enhanced Indirect Call Analysis with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04344v3
- Date: Wed, 30 Oct 2024 22:00:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 12:22:45.559703
- Title: Semantic-Enhanced Indirect Call Analysis with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた意味的拡張間接呼分析
- Authors: Baijun Cheng, Cen Zhang, Kailong Wang, Ling Shi, Yang Liu, Haoyu Wang, Yao Guo, Ding Li, Xiangqun Chen,
- Abstract要約: 本稿では,間接的呼分析の有効性を高めるためにセマンティック・エンハンスメント・アナリティクス(SEA)を提案する。
一般的なプログラミングのプラクティスでは、間接呼び出しは、しばしば呼び出されたターゲットとセマンティックな類似性を示す。
SEAは、複数の視点から間接呼び出しとターゲット関数の両方の自然言語要約を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.517268546437917
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In contemporary software development, the widespread use of indirect calls to achieve dynamic features poses challenges in constructing precise control flow graphs (CFGs), which further impacts the performance of downstream static analysis tasks. To tackle this issue, various types of indirect call analyzers have been proposed. However, they do not fully leverage the semantic information of the program, limiting their effectiveness in real-world scenarios. To address these issues, this paper proposes Semantic-Enhanced Analysis (SEA), a new approach to enhance the effectiveness of indirect call analysis. Our fundamental insight is that for common programming practices, indirect calls often exhibit semantic similarity with their invoked targets. This semantic alignment serves as a supportive mechanism for static analysis techniques in filtering out false targets. Notably, contemporary large language models (LLMs) are trained on extensive code corpora, encompassing tasks such as code summarization, making them well-suited for semantic analysis. Specifically, SEA leverages LLMs to generate natural language summaries of both indirect calls and target functions from multiple perspectives. Through further analysis of these summaries, SEA can determine their suitability as caller-callee pairs. Experimental results demonstrate that SEA can significantly enhance existing static analysis methods by producing more precise target sets for indirect calls.
- Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェア開発において、動的特徴を達成するために間接呼び出しが広く使われることは、正確な制御フローグラフ(CFG)を構築する上での課題を招き、下流の静的解析タスクのパフォーマンスにさらに影響を及ぼす。
この問題に対処するために、様々な種類の間接呼び出しアナライザが提案されている。
しかし、プログラムのセマンティック情報を完全に活用せず、現実のシナリオでの有効性を制限している。
これらの問題に対処するために,間接的な呼分析の有効性を高めるための新しいアプローチであるセマンティック・エンハンスメント・アナリティクス(SEA)を提案する。
私たちの基本的な洞察は、一般的なプログラミングプラクティスでは、間接呼び出しは、しばしば呼び出されたターゲットとセマンティックな類似性を示します。
このセマンティックアライメントは、偽ターゲットをフィルタリングする静的解析手法の補助メカニズムとして機能する。
特に、現代の大規模言語モデル(LLM)は、コード要約などのタスクを含む広範なコードコーパスで訓練されており、セマンティック分析に適している。
特に、SEAはLLMを活用し、複数の視点から間接呼び出しとターゲット関数の両方の自然言語要約を生成する。
これらの要約をさらに分析することで、SEAは呼び出しとキャリーのペアとして適合性を決定することができる。
実験により,SEAは間接呼び出しのためのより正確なターゲットセットを生成することにより,既存の静的解析手法を大幅に強化できることが示された。
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