计算机科学››2024,第51卷››问题(5): 355-362.数字对象标识:10.11896/jsjkx.230400011
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阎银通、于璐、王太炎、李玉伟、潘祖烈
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摘要:二进制码相似性检测技术在不同的安全领域发挥着重要作用。针对现有二进制码相似性检测方法存在的计算量大、精度低、二元函数和单个评价数据集的语义信息识别不完整等问题,提出了一种基于Jump-SBERT的二进制码相似检测技术。Jump-SBERT有两项主要创新。一种是使用双网络构建SBERT网络结构,可以在保持计算精度不变的情况下降低模型的计算成本。二是引入跳跃识别机制,使jump-SBERT能够学习二元函数的图结构信息。这样,可以更全面地捕获二进制函数的语义信息。实验结果表明,Jump-SBERT在小函数池(32个函数)和大函数池(10000个函数)中的重新识别准确率分别达到96.3%和85.1%,比最新的(SOTA)方法高36.13%。Jump-SBERT在大规模二进制码相似性检测中更稳定。烧蚀实验表明,这两个主要创新点对Jump-SBERT都有积极影响,跳跃识别机制的贡献率高达9.11%。
关键词: 二进制代码, 相似性检测, 语义信息, SBERT网络结构, 跳转识别机制
CLC编号:
颜银彤、于璐、王太炎、李玉伟、潘祖烈。基于Jump-SBERT的二进制码相似性检测研究[J]。计算机科学,2024,51(5):355-362。
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