Proj. CAR Paper Reading: Probabilistic Naming of Functions in Stripped Binaries
Abstract
本文:
工具: punstrip
任务：恢复stripped binary的函数名称
方法：基于特征工程的probabilistic fingerprint with a probabilistic graphical model来学习函数名称于程序结构之间的关系
实验：
数据集：C binaries from Debian
验证方法：
- exact
- an approach based on natural language processing of name components;
- Symbol2Vec, a new embedding of function names based on random walks of function call graphs.
效果：
- 有能力在不同编译器和不同的优化等级上辨认函数
- 能够基于代码结构预测语义相似的函数名称
