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申请/专利权人：厦门理工学院
摘要：本发明提供的跨架构二进制代码的相似性检测方法、系统、设备及介质，涉及信息安全技术领域。本发明通过获取待检测的两份二进制代码文件；将两份二进制代码文件进行反汇编，提取得到对应的二进制代码函数信息;将二进制代码函数信息输入预先训练好的基于孪生网络架构的多模态跨架构二进制代码相似性检测模型，输出相似性检测结果。本发明基于K‑BERT深度学习模型生成不同架构下的语义嵌入向量；采用GGNN模型提取出结构嵌入向量；并经MLP多层感知机融合处理后，在孪生网络进行相似性度量，得到相似性检测结果。本发明有效解决了现有技术的局限性，通过多模态信息的有效融合，实现了跨架构特征的统一表达，显著提升了二进制代码相似性检测的精度与鲁棒性。
主权项：1.一种跨架构二进制代码的相似性检测方法，其特征在于，包括：S1,获取待检测的两份二进制代码文件；S2,将两份二进制代码文件进行反汇编，提取得到对应的二进制代码函数信息;其中，所述二进制代码函数信息包括控制流图与指令集信息；S3,将两份二进制代码文件的二进制代码函数信息输入预先训练好的基于孪生网络架构的多模态跨架构二进制代码相似性检测模型；其中，所述基于孪生网络架构的多模态跨架构二进制代码相似性检测模型由两个参数与结构完全相同的子网络组成；所述子网络包括K-BERT模型、GGNN门控图神经网络与多层感知机；所述K-BERT模型基于BERT模型并融合嵌入先验知识，用于对输入的二进制代码文件的指令集信息进行特征提取，生成不同架构下统一且语义丰富的语义嵌入向量；所述GGNN门控图神经网络包含多个门控图神经网络模块，用于对输入的二进制代码文件的控制流图进行提取，得到能够反映代码结构和依赖关系的结构嵌入向量；所述多层感知机用于对每份二进制代码文件的语义嵌入向量与结构嵌入向量进行融合处理，得到对应的语义结构融合嵌入向量；S4，通过计算两个子网络输出的语义结构融合嵌入向量的相似度，得到相似性检测结果。
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百度查询： 厦门理工学院 跨架构二进制代码的相似性检测方法、系统、设备及介质
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