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基于大语言模型的二进制代码相似性分析技术解析

陆拾贰號·2026-06-03·阅读 90 GEO检测（免费）
二进制代码相似性分析大语言模型函数嵌入
|难度：普通|阅读约 11 分钟

1. 论文背景与研究意义

二进制代码相似性分析（Binary Code Similarity Analysis, BCSA）是当前网络安全和软件工程领域的重要研究方向。这项技术通过比较不同二进制文件之间的相似度，在恶意软件检测、漏洞挖掘、软件成分分析等场景中发挥着关键作用。

传统BCSA方法主要分为两类：函数级分析和程序级分析。函数级BCSA通过逐个比较二进制文件中的函数来判断相似性，这种方法虽然精确，但时间复杂度高达O(nm³)，其中n是文件比较次数，m是单个文件的函数数量。当面对海量二进制文件时，这种方法的计算开销变得难以承受。

腾讯安全实验室与上海科技大学联合提出的KEENHash方法，创新性地利用大语言模型（LLM）生成函数嵌入向量，将整个二进制文件压缩为一个固定长度的紧凑表示。这种方法不仅大幅提升了分析效率，还保持了较高的准确率，已经在腾讯BinaryAI平台实现规模化应用。

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2. 关键技术解析

2.1 函数提取与预处理

KEENHash的第一步是从二进制文件中提取函数信息。与传统方法直接处理汇编代码不同，KEENHash选择使用Ghidra逆向工具将二进制代码反编译为类C伪代码。这种中间表示具有两大优势：

  1. 架构无关性：屏蔽了不同CPU架构（如x86、ARM）的指令集差异
  2. 高级抽象：更接近源代码的表示形式，便于后续的语义分析

在模型训练阶段，研究人员构建了一个包含源函数和伪函数的匹配数据集：

  • 源函数：从GitHub开源C/C++项目中提取，使用Tree-Sitter解析器处理
  • 伪函数：通过编译源项目生成二进制文件后反编译获得
  • 关联匹配：利用调试信息建立源函数与伪函数的1-n映射关系

提示：这种"源代码-二进制"的配对数据集构建是KEENHash的创新之一，为后续的对比学习提供了高质量的监督信号。

2.2 函数嵌入模型设计

KEENHash的核心是函数嵌入模型，它需要将语义相似的函数映射到向量空间中相近的位置。论文采用了基于Pythia-410M（4.1亿参数）的Transformer模型，通过对比学习进行微调。

对比学习的核心思想是：

  • 正样本：匹配的源函数-伪函数对
  • 负样本：不匹配的随机组合
  • 目标：最大化正样本相似度，最小化负样本相似度

具体实现采用了CLIP（C

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