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2025-02-05 更新
BLens: Contrastive Captioning of Binary Functions using Ensemble Embedding
Authors:Tristan Benoit, Yunru Wang, Moritz Dannehl, Johannes Kinder
Function names can greatly aid human reverse engineers, which has spurred the development of machine learning-based approaches to predicting function names in stripped binaries. Much current work in this area now uses transformers, applying a metaphor of machine translation from code to function names. Still, function naming models face challenges in generalizing to projects unrelated to the training set. In this paper, we take a completely new approach by transferring advances in automated image captioning to the domain of binary reverse engineering, such that different parts of a binary function can be associated with parts of its name. We propose BLens, which combines multiple binary function embeddings into a new ensemble representation, aligns it with the name representation latent space via a contrastive learning approach, and generates function names with a transformer architecture tailored for function names. Our experiments demonstrate that BLens significantly outperforms the state of the art. In the usual setting of splitting per binary, we achieve an $F_1$ score of 0.79 compared to 0.70. In the cross-project setting, which emphasizes generalizability, we achieve an $F_1$ score of 0.46 compared to 0.29. Finally, in an experimental setting reducing shared components across projects, we achieve an $F_1$ score of $0.32$ compared to $0.19$.
函数名对于人类逆向工程师有很大的帮助，这促使了使用机器学习的方法预测剥离二进制文件中的函数名的开发。目前，该领域的工作大多使用变压器（transformers），将代码翻译成为函数名的隐喻。然而，函数命名模型在推广到与训练集无关的项目时面临挑战。在本文中，我们采用了全新的方法，将自动图像描述领域的进步转移到二进制逆向工程领域，使得二进制函数的不同部分可以与它的名称部分相关联。我们提出了BLens，它将多个二进制函数嵌入到一个新的集成表示中，通过对比学习方法将其与名称表示潜在空间对齐，并使用针对函数名称定制的变压器架构生成函数名称。我们的实验表明，BLens显著优于最新技术。在通常的按二进制拆分设置中，我们取得了0.79的F1分数，相比之下为0.70。在强调通用性的跨项目设置中，我们取得了0.46的F1分数，相比之下为0.29。最后，在减少项目间共享组件的实验设置中，我们取得了0.32的F1分数，相比之下为0.19。
论文及项目相关链接
PDF Accepted at the 34th USENIX Security Symposium (Usenix 2025). 20 pages, 5 figures. Tristan Benoit and Yunru Wang made equal contributions to this work
摘要
此文本探讨了使用机器学习预测二进制文件中函数名称的问题。虽然现有的许多工作使用基于Transformer的代码到函数名称的翻译方法，但这些方法往往不能很好地应用于新项目上。本论文借鉴了自动图像描述技术，将二进制函数的各部分与函数名称的各部分关联起来。通过结合多种二进制函数嵌入技术，创建了一种新的集成表示形式，并通过对比学习方法将其与名称表示潜在空间对齐。使用针对函数名称定制的Transformer架构生成函数名称。实验表明，BLens显著优于现有技术。在按二进制文件分割的常规设置中，我们取得了0.79的F1分数，优于现有的0.70。在强调通用性的跨项目设置中，我们取得了0.46的F1分数，优于现有的0.29。最后，在减少跨项目共享组件的实验设置中，我们取得了F1分数为0.32的成绩，优于现有的成绩0.19。此摘要准确捕捉了文本的核心内容并遵循了规定的格式和字数限制。
关键见解
- 本论文采用了一种全新的方法来解决二进制文件中函数命名的问题，通过借鉴自动图像描述技术将二进制函数的各个部分与其名称相关联。
- 提出了一种名为BLens的新方法，结合了多种二进制函数嵌入技术，并通过对比学习的方法与名称表示潜在空间对齐。
- 实验结果显示，BLens在预测函数名称方面显著优于现有技术，特别是在跨项目设置和减少共享组件的实验设置中表现更为突出。
- 本论文提供了一种创新的解决方案，即通过机器学习方法预测二进制文件中的函数名称，这有助于改善二进制文件的反向工程过程。
- 使用定制的Transformer架构生成函数名称，这证明了在解决特定问题时定制架构的有效性。
- 该研究展示了机器学习技术在二进制反向工程领域的应用潜力，并为未来的研究提供了新的方向。
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