BinAug: Enhancing Binary Similarity Analysis with Low-Cost Input Repairing

逆向工程 相似性(几何) 计算机科学 二进制代码 编码(集合论) 块(置换群论) 二进制数 人工神经网络 软件 深层神经网络 黑匣子 源代码 度量(数据仓库) 数据挖掘 人工智能 数学 算术 程序设计语言 图像(数学) 几何学 集合(抽象数据类型)
作者
Wai Kin Wong,Huaijin Wang,Zongjie Li,Shuai Wang
标识
DOI:10.1145/3597503.3623328
摘要

Binary code similarity analysis (BCSA) is a fundamental building block for various software security, reverse engineering, and re-engineering applications. Existing research has applied deep neural networks (DNNs) to measure the similarity between binary code, following the major breakthrough of DNNs in processing media data like images. Despite the encouraging results of DNN-based BCSA, it is however not widely deployed in the industry due to the instability and the black-box nature of DNNs.

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