BLens：使用集成嵌入的二进制函数对比式描述生成

函数名可以极大地帮助人类逆向工程师，这推动了基于机器学习的方法的发展，用于预测剥离二进制文件中的函数名。目前该领域的许多工作都使用Transformer，应用了从代码到函数名的机器翻译隐喻。尽管如此，函数命名模型在泛化到与训练集无关的项目时仍面临挑战。在本文中，我们采用了一种全新的方法，将自动图像描述生成的进展迁移到二进制逆向工程领域，使得二进制函数的不同部分可以与其名称的各个部分相关联。我们提出了BLens，它将多个二进制函数嵌入组合成一个新的集成表示，通过对比学习方法将其与名称表示潜在空间对齐，并使用专为函数名定制的Transformer架构生成函数名。我们的实验表明，BLens显著优于现有技术水平。在按二进制文件分割的常规设置中，我们实现了0.79的$F_1$分数，而对比方法为0.70。在强调泛化能力的跨项目设置中，我们实现了0.46的$F_1$分数，而对比方法为0.29。最后，在减少项目间共享组件的实验设置中，我们实现了$0.32$的$F_1$分数，而对比方法为$0.19$。