論文の概要: Binary Code Similarity Detection via Graph Contrastive Learning on Intermediate Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18561v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 09:09:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:50:59.835820
• Title: Binary Code Similarity Detection via Graph Contrastive Learning on Intermediate Representations
• Title（参考訳）: 中間表現を用いたグラフコントラスト学習によるバイナリコード類似性検出
• Authors: Xiuwei Shang, Li Hu, Shaoyin Cheng, Guoqiang Chen, Benlong Wu, Weiming Zhang, Nenghai Yu,
• Abstract要約: バイナリコード類似度検出(BCSD)は、脆弱性検出、マルウェア分析、コードの再利用識別など、多くの分野で重要な役割を果たしている。 本稿では,LLVM-IRと高レベルのセマンティック抽象化を利用して,コンパイル差を緩和するIRBinDiffを提案する。 IRBinDiffは1対1の比較と1対多の検索シナリオにおいて,他の主要なBCSD手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.34030226129628
• License:
• Abstract: Binary Code Similarity Detection (BCSD) plays a crucial role in numerous fields, including vulnerability detection, malware analysis, and code reuse identification. As IoT devices proliferate and rapidly evolve, their highly heterogeneous hardware architectures and complex compilation settings, coupled with the demand for large-scale function retrieval in practical applications, put forward higher requirements for BCSD methods. In this paper, we propose IRBinDiff, which mitigates compilation differences by leveraging LLVM-IR with higher-level semantic abstraction, and integrates a pre-trained language model with a graph neural network to capture both semantic and structural information from different perspectives. By introducing momentum contrastive learning, it effectively enhances retrieval capabilities in large-scale candidate function sets, distinguishing between subtle function similarities and differences. Our extensive experiments, conducted under varied compilation settings, demonstrate that IRBinDiff outperforms other leading BCSD methods in both One-to-one comparison and One-to-many search scenarios.
• Abstract（参考訳）: バイナリコード類似度検出(BCSD)は、脆弱性検出、マルウェア分析、コードの再利用識別など、多くの分野で重要な役割を果たしている。 IoTデバイスの普及と急速に進化するにつれて、その高度に異質なハードウェアアーキテクチャと複雑なコンパイル設定が、実用アプリケーションにおける大規模な関数検索の需要と相まって、BCSDメソッドのより高い要求を推し進めた。 本稿では,LLVM-IRを高レベルなセマンティック抽象化に活用することにより,コンパイルの違いを軽減し,事前学習された言語モデルとグラフニューラルネットワークを統合して,異なる視点から意味情報と構造情報をキャプチャするIRBinDiffを提案する。 モーメントコントラスト学習を導入することにより、大規模候補関数集合における検索能力を効果的に向上し、微妙な関数類似性と相違点を区別する。 IRBinDiffは1対1の比較と1対多の検索シナリオにおいて,他の主要なBCSD手法よりも優れていることを示す。

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