信息安全最新文章

融合注意力機(jī)制和Child-Sum Tree-LSTM的二進(jìn)制代碼相似性檢測(cè)

抽象語法樹是一種代碼的樹型表示，它保留了代碼中定義良好的語句組件、語句的顯式順序和執(zhí)行邏輯。包含豐富語義信息的抽象語法樹可以在二進(jìn)制分析時(shí)通過反編譯生成，并且已經(jīng)作為代碼特征應(yīng)用于二進(jìn)制代碼相似度檢測(cè)。抽象語法樹中不同類別的節(jié)點(diǎn)承載著不同的語義信息，對(duì)整棵樹的語義具有不同的貢獻(xiàn)程度。然而現(xiàn)有的二進(jìn)制代碼相似度檢測(cè)方法所用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法對(duì)抽象語法樹節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要性區(qū)分，影響了模型的訓(xùn)練效果。針對(duì)該問題，提出了一種融合注意力機(jī)制和Child-Sum Tree-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跨指令集、跨代碼混淆二進(jìn)制代碼相似性檢測(cè)方法。首先使用二進(jìn)制分析工具IDA Pro對(duì)二進(jìn)制代碼反編譯提取架構(gòu)無關(guān)的抽象語法樹特征，并利用隨機(jī)采樣構(gòu)造訓(xùn)練樣本對(duì)。然后使用抽象語法樹訓(xùn)練樣本對(duì)訓(xùn)練融合注意力機(jī)制和Child-Sum Tree-LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在公開數(shù)據(jù)集BINKIT上的實(shí)驗(yàn)表明，所提方法的AUC和Accuracy指標(biāo)分別為94.1%、66.2%，優(yōu)于Child-Sum Tree-LSTM算法。

發(fā)表于：1/25/2024