[发明专利]一种基于深度学习的无符号二进制间接控制流识别方法有效
| 申请号： | 202110363702.6 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113204764B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 王鹃;王蕴茹;杨梦达;王杰;钟璟 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/41;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的无符号二进制间接控制流识别方法，通过深度学习识别二进制中间接跳转指令的目标基本块。本发明基于二进制代码文件中的指令、基本块和函数代码块，构建间接调用分支和函数序列，以构建间接跳转及间接调用的三元组样本，生成间接跳转训练集、间接调用训练集；分别构建神经网络间接跳转和间接调用目标识别分类模型，分别构建神经网络间接跳转和间接调用目标识别分类损失函数模型；将待检测的二进制文件通过预处理，针对间接跳转和间接调用指令生成间接跳转和间接调用样本，通过神经网络间接跳转和间接调用目标识别分类损失函数模型进行目标识别，通过分类结果复原间接控制流目标。本发明提高了识别的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 符号 二进制 间接 控制 识别 方法 | ||
【主权项】：
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