2024-03-29T19:25:53Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002033542024-03-29T05:26:34Z01164:06389:10112:10113
ニューラル機械翻訳モデルを用いた異なるアーキテクチャ間における類似バイナリコードの検索Search for Similar Binary Code in Cross-Architecture Using Neural Machine Translation Modeljpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00203260/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=203354&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.情報セキュリティ大学院大学情報セキュリティ研究科情報セキュリティ大学院大学情報セキュリティ研究科情報セキュリティ大学院大学情報セキュリティ研究科青柳, 守俊辻, 秀典橋本, 正樹バイナリコードの類似性比較は,バイナリコード解析や脆弱性検出,盗用コード検出等で重要な役割を持つ.しかし,バイナリコードの類似性比較に関する研究の多くは単一アーキテクチャのバイナリコード同士の類似性比較に限られており,異なるアーキテクチャ間においてバイナリコードの類似性を比較することはできない.一方で,IoT 機器の増加と,それを標的とする IoT マルウェアの増加に伴い,異なるアーキテクチャ間におけるバイナリコードの類似性を比較する手法に対する需要は高まっている.本稿では,ニューラル機械翻訳モデルを用いて,x86-64 と ARM のバイナリコードの類似性を比較し,類似バイナリコードを検索する手法を提案する.Binary code similarity comparison plays an important role in binary code analysis, vulnerability detection, and stolen code detection. However, most studies on the similarity comparison of binary codes are limited to the similarity comparison between binary codes of a single architecture, and it is not possible to compare the similarity of binary codes between different architectures. On the other hand, with the increase of IoT devices and the increase of IoT malware targeting them, the demand for methods to compare the similarity of binary codes between different architectures is increasing. In this paper, we propose a method to search for similar binary codes by comparing the similarity between binary codes of x86-64 and ARM using a neural machine translation model.AA12628305研究報告セキュリティ心理学とトラスト(SPT)2020-SPT-368162020-02-242188-86712020-02-18