論文の概要: Understanding the AI-powered Binary Code Similarity Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07537v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 02:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 16:26:23.077022
• Title: Understanding the AI-powered Binary Code Similarity Detection
• Title（参考訳）: AIによるバイナリコード類似性検出の理解
• Authors: Lirong Fu, Peiyu Liu, Wenlong Meng, Kangjie Lu, Shize Zhou, Xuhong Zhang, Wenzhi Chen, Shouling Ji,
• Abstract要約: AIによるバイナリコード類似度検出(BinSD)は、プログラム分析に広く応用されている。 BinSD問題がどの程度解決されたか、特に現実世界のアプリケーションで定量的に理解することは困難である。 本稿では,最先端AIを用いたBinSD手法の体系的評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.39226562321616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-powered binary code similarity detection (BinSD), which transforms intricate binary code comparison to the distance measure of code embedding through neural networks, has been widely applied to program analysis. However, due to the diversity of the adopted embedding strategies, evaluation methodologies, running environments, and/or benchmarks, it is difficult to quantitatively understand to what extent the BinSD problem has been solved, especially in realworld applications. Moreover, the lack of an in-depth investigation of the increasingly complex embedding neural networks and various evaluation methodologies has become the key factor hindering the development of AI-powered BinSD. To fill these research gaps, in this paper, we present a systematic evaluation of state-of-the-art AI-powered BinSD approaches by conducting a comprehensive comparison of BinSD systems on similar function detection and two downstream applications, namely vulnerability search and license violation detection. Building upon this evaluation, we perform the first investigation of embedding neural networks and evaluation methodologies. The experimental results yield several findings, which provide valuable insights in the BinSD domain, including (1) despite the GNN-based BinSD systems currently achieving the best performance in similar function detection, there still exists considerable space for improvements;(2) the capability of AI-powered BinSD approaches exhibits significant variation when applied to different downstream applications;(3) existing evaluation methodologies still need substantial adjustments. For instance, the evaluation metrics (such as the widely adopted ROC and AUC) usually fall short of accurately representing the model performance of the practical use in realworld scenarios. Based on the extensive experiments and analysis, we further provide several promising future research directions.
• Abstract（参考訳）: AIを利用したバイナリコード類似度検出(BinSD)は、ニューラルネットワークに埋め込まれたコードの距離測定と比較し、複雑なバイナリコードを変換し、プログラム分析に広く応用されている。 しかし, 組込み戦略, 評価手法, 実行環境, ベンチマークの多様性から, 特に実世界のアプリケーションにおいて, BinSD問題がどの程度解決されたのかを定量的に理解することは困難である。 さらに、ますます複雑な組み込みニューラルネットワークと様々な評価手法に関する詳細な調査が欠如していることが、AIによるBinSDの開発を妨げる重要な要因となっている。 このような研究ギャップを埋めるために,本稿では,BinSDシステムと2つの下流アプリケーション,すなわち脆弱性探索とライセンス違反検出を包括的に比較することにより,最先端のAIによるBinSDアプローチの体系的評価を行う。 この評価に基づいて,ニューラルネットワークの埋め込みと評価手法の最初の研究を行う。 実験結果から,(1)GNNベースのBinSDシステムは,現在同様の機能検出において最高の性能を達成しているが,まだ改善の余地が残っており,(2)AIによるBinSDアプローチの能力は,異なるダウンストリームアプリケーションに適用した場合に大きく変化する。 例えば、評価指標(例えば、広く採用されているROCやAUC)は、現実のシナリオにおける実用のモデル性能を正確に表現できない。 広範囲な実験と分析に基づいて、将来的な研究の方向性をさらに明らかにする。

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