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Lanstree: Cross-Architecture Binary Code Similarity Detection with a Bidirectional Tree-Structured Embedding Model
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-4434-9_21.png)
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摘要
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二进制代码相似性检测（BCSD）是固件漏洞搜索、代码克隆检测和恶意软件代码段识别等众多应用的基础。许多深度学习模型被提出以从图结构中学习代码语义。然而，现有方法大多难以捕捉由树结构表示的二进制代码中的长距离依赖关系。为解决此问题，本文提出Lanstree，一种基于双向Tree-Transformer的跨架构二进制代码相似性检测框架。Lanstree在抽象语法树（AST）上执行自底向上和自顶向下的语义学习，使每个节点能够充分聚合其父节点和子节点的特征。它采用全局注意力机制获取AST的综合表示，并采用Siamese架构以增强二进制代码相似性检测性能。我们已实现Lanstree原型，实验结果表明Lanstree优于以往的最优BCSD方法。
Keyword:
Binary Analysis
Similarity Detection
Deep Learning
Representation Learning
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C
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0
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31
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