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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明是一种基于中间语言的源码二进制匹配方法，检测对象是函数源码和与其对应的二进制函数。其核心是对源码使用预训练模型codebert分词并得到源码端的向量表示；使用Retdec反编译二进制程序并从中提取的大量IR语料对Bert模型进行预训练，设置三个任务：掩码语言模型、下一句预测、相邻块预测进行学习；对二进制程序使用Retdec工具转为LLVMIR，提取CFG，进行规范化，CFG中每个基本块的语句经过预训练之后的Bert模型转化为向量作为节点特征，通过GCN得到该函数的二进制端的向量表示；两端的向量通过tripletloss进行训练，并通过余弦函数计算得出两端的相似性。本方法能够实现跨架构和跨优化级别下的源码二进制匹配，为真实的源码与二进制相似性检测提供新的解决方案。
主权项：1.一种基于中间语言的源码二进制匹配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：A、使用从二进制中提取的大量IR语料对Bert模型进行预训练，设置三个任务：掩码语言模型、下一句预测、相邻块预测来训练，B、特征向量包含源码、二进制两部分,源码使用预训练模型codebert进行分词并得到向量表示，二进制程序使用Retdec工具转为LLVMIR，并提取CFG，对每个基本块中的语句进行规范化,规范化的语句由预训练的Bert模型提取语义特征，由GCN提取图的结构信息，得到二进制最终的向量表示,C、两端的向量通过余弦函数计算源码与二进制函数的相似度，在训练模型时使用正例和负例构造tripletloss作为损失函数进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于中间语言的源码二进制匹配方法
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