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J-GLOBAL ID：201702286452234284   整理番号：17A1833872

二成分コード類似性解析のためのメモリ内の毛羽立ち【Powered by NICT】

In-memory fuzzing for binary code similarity analysis

著者 (2件)： Wang Shuai (The Pennsylvania State University, University Park, PA 16802, USA) ,  Wu Dinghao (The Pennsylvania State University, University Park, PA 16802, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ASE  ページ： 319-330  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： バイナリ実行ファイルにおける類似した機能の検出は,多くのバイナリコード解析と再利用タスクのための基礎として役立つ。,バイナリコードにおける類似した成分を認識する課題として残っている。既存の研究は,比較のためのプログラム構文または意味論レベル特徴を捕捉するために,静的あるいは動的ないずれかのアプローチを採用した。しかし,以前の研究で複数の設計限界,これは比較的高いコスト,低い精度とスケーラビリティをもたらすが存在し,このため非常にその実用化を妨げている。本論文では,二値コード類似性分析のためのインメモリ・毛羽立ちを活用する新しい方法を示した。プロトタイプツールIMF SIMは全ての機能の解析を,異なるプログラム挙動のトレースを収集するためのインメモリ・毛羽立ちを適用した。二挙動痕跡の類似性スコアは,最長共通部分列に従って計算した。二つの機能を比較するために,特徴ベクトルを発生させ,その要素が挙動微量の比較類似性スコアである。標識特徴ベクトルによる機械学習モデルを訓練後,二つの機能を比較することによって与えられた特徴ベクトルのための,訓練されたモデルは,最終スコアを与え,二関数の類似性スコアである。異なるコンパイラ,最適化,および一般的に用いられる難読化方法により編集された連星に対するIMF(惑星間磁場)SIM,千の二元実行可能全を評価した。著者らの評価は,IMF SIMはより高い精度と広い応用範囲を持つ既存のツールを凌ぐ顕著なことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意味論 ,  惑星間磁場 ,  機械学習 ,  最適化 ,  *相似解 ,  コンパイラ ,  *記憶装置 ,  再利用 ,  *類似性
準シソーラス用語： 難読化 ,  特徴ベクトル ,  最長共通部分列 ,  スコア ,  バイナリコード ,  バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 記号処理  (JE03000Q) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二成分 ,  類似性解析 ,  毛羽立ち