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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应用于二进制代码恢复和基准测试 · 跟踪3个来源
两篇新研究论文提出了使用大型语言模型(LLM)对二进制函数进行基准测试和恢复源代码的方法。第一篇论文REFORGE介绍了一个管道,用于构建可靠的地面真实数据以供LLM在二进制分析中进行评估,并强调了编译器优化和对齐不确定性带来的挑战。第二篇论文提出了一个实用的管道,结合了逆向工程、基于锚点的源代码检索和LLM推理,以从数据库中识别源函数,而不是生成伪代码。这两种方法都旨在提高LLM在逆向工程和软件安全中的准确性和可靠性。