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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种反编译场景下的标识符名称恢复方法，包括：步骤1、对输入的反编译代码序列构建强化的程序依赖图；步骤2、采用GGNN处理程序依赖图得到图内每个节点的嵌入；步骤3、采用Transformer编码器对输入的反编译代码序列进行编码，得到代码的编码；步骤4、将节点嵌入和代码的编码传给Transformer解码器得到预测结果。本发明采用编码器‑解码器架构，基于注意力机制，通过双线性交互利用程序中的控制依赖关系和数据依赖关系推断标识符原本的可能的名字，可以更准确地恢复出标识符原本的名称，提高逆向工程的效率，进而促进恶意软件分析、漏洞修复等方面的工作。

主权项：1.一种反编译场景下的标识符名称恢复方法，其特征在于，包括：步骤1、对输入的反编译代码序列构建强化的程序依赖图；步骤2、采用GGNN处理程序依赖图得到图内每个节点的嵌入；步骤3、采用Transformer编码器对输入的反编译代码序列进行编码，得到代码的编码；步骤4、将节点嵌入和代码的编码传给Transformer解码器得到预测结果；所述步骤3采用Transformer编码器对输入的反编译代码序列进行编码，得到代码的编码，包括：3.1）用字节对编码对反编译代码序列进行分词；3.2）根据分词后的代码序列得到Transformer编码器的输入，包括词嵌入和位置嵌入；3.3）将反编译代码序列中的单个函数作为输入单位，将其词嵌入和位置嵌入合并后，传给Transformer编码器进行处理，得到代码序列中每一个token的编码；所述3.2）包括：位置嵌入由以下公式直接计算得到： ； ；其中，、分别为偶数维度和奇数维度的位置嵌入；pos表示单词在句子中的位置，d表示位置嵌入的维度，2i表示偶数的维度，2i+1表示奇数维度；词嵌入由以下方式得到：将输入单词用One-Hot形式编码成序列向量，将序列向量与权重矩阵W进行点乘，通过Transformer的训练过程，确定权重矩阵W的值，得到最终的词嵌入；所述步骤4将节点嵌入和代码的编码传给Transformer解码器得到预测结果，具体为：Transformer解码器在Transformer解码过程中用双线性交互将节点嵌入中蕴含的程序依赖信息注入到注意力图和代码的编码中，输出概率分布，得到预测结果，其中双线性交互具体为： ；其中，表示内积和Hadamard积，Qm、Km和Vm是应用于代码表示T和节点嵌入Em的双线性变换，Wq,m、Wk,m和Wv,m是可学习的权重矩阵。

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