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基于机器学习的二进制代码相似性分析技术综述
文献摘要：
二进制代码相似性分析技术用于实现二进制代码的相似性评估,从而对二进制代码的同源性进行推断,广泛应用于知识产权保护、漏洞搜索、补丁分析、恶意软件检测等领域.基于机器学习的二进制代码相似性分析技术具有准确率高、算法复杂度低、伸缩性好等优点,成为该领域的研究热点.从特征与模型两个方面,对近年来提出的基于机器学习的二进制代码相似性分析方法进行了综述,理清了近年来基于机器学习的二进制代码相似性分析技术的发展脉络,并对该领域的发展方向进行了分析与论述.
文献关键词：
二进制代码;相似性评估;机器学习;软件供应链
中图分类号：
作者姓名：
韩烨;孙治;赵童;王炳文
作者机构：
中电科网络空间安全研究院有限公司,河北 保定 071800;中国电子科技网络信息安全有限公司,四川 成都 610041;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川 成都 610041
文献出处：
引用格式：
[1]韩烨;孙治;赵童;王炳文-.基于机器学习的二进制代码相似性分析技术综述)[J].通信技术,2022(09):1105-1111
A类：
漏洞搜索
B类：
基于机器学习,二进制代码,代码相似性,相似性分析,技术综述,相似性评估,同源性,知识产权保护,补丁,恶意软件检测,算法复杂度,伸缩性,软件供应链
AB值：
0.194723
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