自动化二进制比对：图神经网络和代码大模型的联袂奏鸣曲

人工智能

2023-10-16 09:15:28

在瞬息万变的物联网世界中，自动化二进制比对的新天地

随着物联网设备的爆炸式增长，海量设备的ROM中存储着数以千计的应用和动态链接库，随之而来的安全威胁也层出不穷。然而，传统二进制比对方法往往力不从心，无法应对庞大的补丁分析任务。

图神经网络和代码大模型的崛起

近年来，图神经网络和代码大模型的异军突起为自动化二进制比对开辟了新的天地。

图神经网络：理解代码的结构和语义

图神经网络是一种处理结构化数据的神经网络，非常适合处理二进制代码。二进制代码本质上是一个由指令和数据构成的有向图，图神经网络可以通过学习图中节点和边的关系，来理解代码的语义。

代码大模型：预训练海量代码，学到丰富的语言知识

代码大模型是一种在海量代码数据集上进行预训练的深度学习模型，能够学到丰富的语言知识和语义表达。这使得代码大模型能够对二进制代码进行语义分析，理解代码的意图和功能。

二进制比对的新浪潮

图神经网络和代码大模型的结合，掀起了一股二进制比对的新浪潮，实现了多项突破：

提高准确性： 图神经网络能够更好地理解代码的结构和语义，提高二进制比对的准确性。
降低时间复杂度： 代码大模型学到了丰富的语言知识，使得二进制比对的时间复杂度大幅降低。
扩展应用场景： 图神经网络和代码大模型的结合，使得二进制比对能够应用到恶意代码检测、漏洞挖掘和软件安全审计等更多场景。

代码示例

以下代码示例展示了如何使用图神经网络和代码大模型进行二进制比对：

import tensorflow as tf
import networkx as nx

# 加载两个二进制文件
binary_file1 = "binary_file1.bin"
binary_file2 = "binary_file2.bin"

# 使用图神经网络提取代码结构特征
model = tf.keras.models.load_model("code_gnn.h5")
features1 = model.predict(binary_file1)
features2 = model.predict(binary_file2)

# 使用代码大模型提取代码语义特征
model = tf.keras.models.load_model("code_bert.h5")
embeddings1 = model.predict(binary_file1)
embeddings2 = model.predict(binary_file2)

# 使用相似性度量计算两个二进制文件的相似度
similarity = cosine_similarity(features1, features2) + cosine_similarity(embeddings1, embeddings2)

结论

图神经网络和代码大模型的结合为自动化二进制比对带来了革命性的改变，提高了准确性、降低了时间复杂度，并扩展了应用场景。相信在未来，这两个领域的持续发展将为二进制比对带来更多惊喜，为物联网安全保驾护航。

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