/Binary-code-similarity-demo

Personal implementation of the paper Neural Machine Translation Inspired Binary Code Similarity Comparison beyond Function Pairs, NDSS2019, and application to IoT firmware.

Primary LanguageAssembly

论文 Neural Machine Translation Inspired Binary Code Similarity Comparison beyond Function Pairs, NDSS2019 的个人实现，并将其应用到IoT固件的漏洞匹配上.

思路

  • 这篇论文研究的是跨架构的二进制代码相似性比较，作者设计了两个工具，一个是检测块级别相似性的INNEREYE-BB，另一个是检测component级别相似性的INNEREYE-CC。
  • 块级别相似性比较：
    • 利用word2vec将块中的每条指令变成向量
    • 利用lstm将每个块的矩阵变成向量
    • 利用两个向量的Manhattan距离表示相似性
  • component级别相似性比较：
    • 对于component的CFG中的每条路径，利用块级别相似性比较方法计算每条路径的最长公共子序列，然后利用子序列的长度除以总路径的长度作为分数。

数据集

  • 论文提供的数据集只是x86和arm两个架构的汇编块。
    • 来自同一段源码的两个不同架构的块是相似的。
    • 同架构的块不相似可以通过ngram distance来比较。如果x86的A和arm的B来自同一段源码，x86的C与A不相似，则B和C是不同架构的不相似。
    • 为了减少oov的问题，汇编指令会经过一定处理，例如将所有数字常量变为0，字符常量变为<str>，地址等标识变为<tag>等。

代码

  • origin/目录下为论文提供给的数据集、模型权重等。
  • my/目录下为我重新生成的数据集、模型权重等。
    • asm1.c、x509.c是axTLS的两个cve，cjson*.c是cjson的四个cve。
    • my_test.csv是测试用数据集。my_train.csv是训练用数据集。
    • w2v.py是生成词嵌入模型权重。lstm.py是利用数据集和词嵌入权重训练模型并测试。divide.py是生成指定文件的数据集。

依赖项

  • genism,NLTK ,Scikit-learn ,Tensorflow ,Keras (version ≤ 2.1.4)
  • 如果Keras是新版本的话会报一个大致意思为Merge方法不存在的错误，是由于新版本的Keras修改了API。换成旧版本的Keras就可以了。