典型文献
机器学习在x86二进制反汇编中的应用研究综述
文献摘要：
二进制反汇编技术是二进制漏洞检测、控制流完整性和代码相似度检测的核心.传统反汇编技术高度依赖于预先定义的启发式规则和专家知识,在函数识别、变量类型识别、控制流生成等任务中应用效果不够好.机器学习在序列和图数据结构处理上的发展为二进制分析注入了新活力,弥补了传统二进制逆向技术的缺陷,推动了二进制分析研究工作.文章从机器学习在x86二进制反汇编中的应用入手,对函数识别、函数指纹复原、数据流生成等任务的相关工作进行调研分析,首先总结反汇编的传统技术及难点;然后提炼在x86二进制反汇编中应用机器学习的一般工作模式,包括二进制特征提取、特征向量化、模型训练及评估,并依据特征包含的信息和嵌入方式分别对特征提取和向量化过程的方法进行分类,同时依据具体工作总结机器学习模型训练中的重要技术;最后基于研究现状总结已有工作的局限性和面临的挑战,阐述未来可能的研究方向.
文献关键词：
反汇编;机器学习;软件安全;逆向工程
中图分类号：
作者姓名：
王鹃;王蕴茹;翁斌;龚家新
作者机构：
武汉大学国家网络安全学院,武汉 430072;武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,武汉 430072
文献出处：
引用格式：
[1]王鹃;王蕴茹;翁斌;龚家新-.机器学习在x86二进制反汇编中的应用研究综述)[J].信息网络安全,2022(06):9-25
A类：
B类：
x86,反汇编,漏洞检测,控制流完整性,代码,相似度检测,启发式规则,专家知识,类型识别,图数据,数据结构,新活力,逆向技术,指纹,复原,数据流,调研分析,传统技术,二进制特征,特征向量,向量化,模型训练,嵌入方式,具体工作,作总结,机器学习模型,未来可能,软件安全,逆向工程
AB值：
0.32827
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