Problemet med plattformsoberoende binär kod likhet detektion syftar till att upptäcka om två binära funktioner som kommer från olika plattformar är liknande eller inte. Det har många säkerhetsprogram, inklusive plagiat upptäckt, malware upptäckt, sårbarhetssökning, etc. Befintliga metoder bygger på ungefärliga grafmatching algoritmer, som oundvikligen är långsamma och ibland felaktiga, och svåra att anpassa till en ny uppgift. För att ta itu med dessa frågor, i detta arbete, föreslår vi en ny neural nätverk-baserad metod för att beräkna inbäddning, d.v.s. en numerisk vektor, baserad på kontrollflödeskurvan för varje binär funktion, då likhetsdetekteringen kan göras effektivt genom att mäta avståndet mellan inbäddningar för två funktioner. Vi implementerar en prototyp som heter Gemini. Vår omfattande utvärdering visar att Gemini överträffar toppmoderna metoder med stora marginaler med avseende på likhetsdetektionsnoggrannhet. Dessutom kan Gemini påskynda tidigare konst inbäddande generation tid med 3 till 4 storleksordningar och minska den nödvändiga träningstiden från mer än 1 vecka ner till 30 minuter till 10 timmar. Våra verkliga fallstudier visar att Gemini kan identifiera betydligt mer sårbara firmware-bilder än toppmoderna, dvs Genius. Vår forskning visar upp en framgångsrik tillämpning av djupinlärning om datasäkerhetsproblem.
Struktur2vek REF använder en graf neurala nätverk för att upptäcka binär kod likhet.
Neural Network-based Graph Embedding for Cross-Platform Binary Code Similarity Detection
{'venue': "CCS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}