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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明提供一种基于深度学习的二进制代码相似性分析方法。该方法包括：分别提取两个目标二进制函数的控制流图CFG；提取目标二进制函数内部的调用信息，基于调用信息将控制流图CFG转换为调用信息增强的控制流图CECG，并初始化CECG中的节点信息；采用图卷积网络分别对两个CECG进行节点信息更新以获取各自的节点嵌入；利用图注意力机制分别对两个CECG的所有节点嵌入进行综合以获取各自的图嵌入；利用神经张量网络对两个目标二进制函数的图嵌入进行处理以生成图关系特征；根据两个目标二进制函数的节点嵌入生成节点关联特征；融合图关系特征和节点关联特征，将融合后特征输入至全连接网络，得到两个目标二进制函数的相似度得分。
主权项：1.一种基于深度学习的二进制代码相似性分析方法，其特征在于，包括：步骤1：分别提取两个目标二进制函数的控制流图CFG；步骤2：提取目标二进制函数内部的调用信息，基于所述调用信息将控制流图CFG转换为调用信息增强的控制流图CECG，并初始化CECG中的节点信息；步骤3：采用图卷积网络分别对两个目标二进制函数的CECG进行节点信息更新以获取各自的节点嵌入；步骤4：利用图注意力机制分别对两个目标二进制函数的CECG的所有节点嵌入进行综合以获取各自的图嵌入；步骤5：利用神经张量网络对两个目标二进制函数的图嵌入进行处理以生成图关系特征；步骤6：根据两个目标二进制函数的节点嵌入生成节点关联特征；步骤7：融合图关系特征和节点关联特征，将融合后特征输入至全连接网络，得到两个目标二进制函数的相似度得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种基于深度学习的二进制代码相似性分析方法
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