論文の概要: BinSimDB: Benchmark Dataset Construction for Fine-Grained Binary Code Similarity Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10163v1
- Date: Mon, 14 Oct 2024 05:13:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 02:44:27.890801
- Title: BinSimDB: Benchmark Dataset Construction for Fine-Grained Binary Code Similarity Analysis
- Title（参考訳）: BinSimDB: 微粒なバイナリコード類似性解析のためのベンチマークデータセットの構築
- Authors: Fei Zuo, Cody Tompkins, Qiang Zeng, Lannan Luo, Yung Ryn Choe, Junghwan Rhee,
- Abstract要約: 我々は、BinSimDBと呼ばれる細粒度のバイナリコード類似性解析のためのベンチマークデータセットを構築した。
具体的には,2つのバイナリコードスニペット間の相違を補うためのBMergeアルゴリズムとBPairアルゴリズムを提案する。
実験の結果、BinSimDBはバイナリコード類似性比較の性能を大幅に改善することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.093226756571566
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Binary Code Similarity Analysis (BCSA) has a wide spectrum of applications, including plagiarism detection, vulnerability discovery, and malware analysis, thus drawing significant attention from the security community. However, conventional techniques often face challenges in balancing both accuracy and scalability simultaneously. To overcome these existing problems, a surge of deep learning-based work has been recently proposed. Unfortunately, many researchers still find it extremely difficult to conduct relevant studies or extend existing approaches. First, prior work typically relies on proprietary benchmark without making the entire dataset publicly accessible. Consequently, a large-scale, well-labeled dataset for binary code similarity analysis remains precious and scarce. Moreover, previous work has primarily focused on comparing at the function level, rather than exploring other finer granularities. Therefore, we argue that the lack of a fine-grained dataset for BCSA leaves a critical gap in current research. To address these challenges, we construct a benchmark dataset for fine-grained binary code similarity analysis called BinSimDB, which contains equivalent pairs of smaller binary code snippets, such as basic blocks. Specifically, we propose BMerge and BPair algorithms to bridge the discrepancies between two binary code snippets caused by different optimization levels or platforms. Furthermore, we empirically study the properties of our dataset and evaluate its effectiveness for the BCSA research. The experimental results demonstrate that BinSimDB significantly improves the performance of binary code similarity comparison.
- Abstract（参考訳）: バイナリコード類似性分析(BCSA)は、盗作検出、脆弱性発見、マルウェア分析など幅広い応用があり、セキュリティコミュニティから大きな注目を集めている。
しかし,従来の手法では,精度とスケーラビリティの両立が難しい場合が多い。
これらの課題を克服するために、近年、ディープラーニングに基づく研究の急増が提案されている。
残念なことに、多くの研究者はいまだに、関連する研究や既存のアプローチの拡張が非常に難しいと考えている。
まず、以前の作業は通常、データセット全体を公開アクセスすることなく、プロプライエタリなベンチマークに依存します。
その結果、バイナリコード類似性分析のための大規模で十分にラベル付けされたデータセットは、依然として重要で不足している。
さらに、以前の研究は、他の細かい粒度を探索するよりも、関数レベルでの比較に重点を置いてきた。
したがって、BCSAの詳細なデータセットが欠如していることは、現在の研究において重大なギャップを残していると論じる。
これらの課題に対処するため,基本ブロックなどの小さなバイナリコードスニペットの等価ペアを含むBinSimDBと呼ばれる,粒度の細かいバイナリコード類似性解析のためのベンチマークデータセットを構築した。
具体的には,最適化レベルやプラットフォームによって引き起こされる2つのバイナリコードスニペット間の相違を補うためのBMergeアルゴリズムとBPairアルゴリズムを提案する。
さらに,このデータセットの特性を実証的に研究し,その有効性を評価する。
実験の結果、BinSimDBはバイナリコード類似性比較の性能を大幅に改善することが示された。
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