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Charles Edward Gagnon
Charles Edward Gagnon
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新AI方法增强二元代码相似性检测
研究人员开发了一种新颖的二元代码相似性检测方法，该方法将传统特征的可解释性与现代基于嵌入的方法的泛化性相结合。这项新技术利用基于语言模型的代理从汇编代码中提取人类可读的特征，如输入/输出类型和算法意图。该方法在无需特定训练的情况下实现了具有竞争力的召回率，并且在与嵌入结合时显著提高了最先进的性能，解决了逆向工程任务中准确性、可伸缩性和可解释性之间的长期权衡问题。
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LLM驱动的系统从二进制函数中恢复源代码
研究人员开发了一种新颖的方法，通过整合逆向工程技术和大型语言模型（LLM）推理，从剥离的二进制函数中恢复源代码。该方法侧重于从数据库中检索实际的源代码片段，而不是生成伪代码。该系统提取字符串和函数名等关键锚点，使用倒排索引搜索查找候选源文件，然后利用LLM根据汇编、反编译代码和元数据对这些候选文件进行重新排序。在剥离的tcpdump二进制文件的高保真数据库上进行的评估中，该方法实现了95.2%的汇编指令覆盖率，证明了其在高数据质量环境中的有效性。