Fugu-MT 論文翻訳(概要): BLens: Contrastive Captioning of Binary Functions using Ensemble Embedding

論文の概要: BLens: Contrastive Captioning of Binary Functions using Ensemble Embedding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07889v2
Date: Mon, 03 Feb 2025 15:26:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-04 16:05:23.267235
Title: BLens: Contrastive Captioning of Binary Functions using Ensemble Embedding
Title（参考訳）: BLens: Ensemble Embedding を用いたバイナリ関数のコントラストキャプション
Authors: Tristan Benoit, Yunru Wang, Moritz Dannehl, Johannes Kinder,
Abstract要約: 本稿では,複数のバイナリ関数の埋め込みを新しいアンサンブル表現に組み合わせたBLensを提案する。我々の実験は、BLensが芸術の状態を著しく上回ることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9473538223192293
License:
Abstract: Function names can greatly aid human reverse engineers, which has spurred the development of machine learning-based approaches to predicting function names in stripped binaries. Much current work in this area now uses transformers, applying a metaphor of machine translation from code to function names. Still, function naming models face challenges in generalizing to projects unrelated to the training set. In this paper, we take a completely new approach by transferring advances in automated image captioning to the domain of binary reverse engineering, such that different parts of a binary function can be associated with parts of its name. We propose BLens, which combines multiple binary function embeddings into a new ensemble representation, aligns it with the name representation latent space via a contrastive learning approach, and generates function names with a transformer architecture tailored for function names. Our experiments demonstrate that BLens significantly outperforms the state of the art. In the usual setting of splitting per binary, we achieve an $F_1$ score of 0.79 compared to 0.70. In the cross-project setting, which emphasizes generalizability, we achieve an $F_1$ score of 0.46 compared to 0.29. Finally, in an experimental setting reducing shared components across projects, we achieve an $F_1$ score of $0.32$ compared to $0.19$.
Abstract（参考訳）: 関数名は人間のリバースエンジニアを大いに助けることができ、それによって、取り除かれたバイナリの関数名を予測する機械学習ベースのアプローチの開発が加速した。この分野における現在の作業の多くはトランスフォーマーを使用しており、コードから関数名への機械翻訳のメタファーを適用している。それでも、関数命名モデルは、トレーニングセットとは無関係なプロジェクトに一般化する際の課題に直面している。本稿では,自動字幕化の進歩をバイナリリバースエンジニアリングの領域に転送することで,バイナリ関数の異なる部分をその名前の一部に関連付けるという,全く新しいアプローチをとる。我々は,複数のバイナリ関数の埋め込みを新しいアンサンブル表現に結合し,コントラスト学習手法を用いて名前表現潜在空間と整列し,関数名を関数名に適した変換器アーキテクチャで生成するBLensを提案する。実験の結果,BLensは最先端技術よりも優れていた。通常のバイナリごとの分割設定では、0.70に対してF_1$スコアが0.79である。一般化性を強調するクロスプロジェクト設定では、0.29に対してF_1$スコア0.46を得る。最後に、プロジェクト間で共有コンポーネントを減らす実験的な設定で、$F_1$スコアが0.32$であるのに対して、$0.19$である。

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