一种基于神经机器翻译模型的跨平台的基本块嵌入方法

摘要

基本块嵌入是基于机器学习的二进制程序分析方法中的基础工作.现有的基本块嵌入解决方案主要存在两个不足:基本块嵌入包含有限的语义信息与只适用于单个指令集体系结构.为克服局限性,提出了一种跨平台的基本块嵌入方法,利用神经机器翻译模型建立两个平台之间的关联.所提嵌入模型能够将任意平台基本块的丰富语义信息映射到相同的向量空间中.实验结果表明,该方法明显优于其他方法.