reAnalyst：逆向工程活动的可扩展标注
计算机视觉与模式识别
2024-06-14 v2 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
本文介绍了 reAnalyst，一个旨在通过对各种逆向工程工具中的逆向工程活动进行半自动标注来促进研究的方法。该框架整合了在逆向工程实验期间收集的屏幕截图、按键、活动进程及其他类型数据的工具无关数据收集，以及半自动数据分析和标注生成。reAnalyst 旨在克服传统逆向工程研究依赖大量手动数据收集和主观分析的局限性。该框架实现了更高效的数据分析，从而允许研究人员更全面和更高效地探索保护技术和逆向工程师所采用的策略的有效性。实验评估验证了该框架从 diverse range of screenshots 中识别逆向工程活动的能力，涵盖各种复杂性。我们对过去的实验以及对逆向工程师的调查进行观察，进一步证明了该方法的可接受性和实用性。
引用
@article{arxiv.2406.04426,
title = {DeTra: A Unified Model for Object Detection and Trajectory Forecasting},
author = {Sergio Casas and Ben Agro and Jiageng Mao and Thomas Gilles and Alexander Cui and Thomas Li and Raquel Urtasun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.04426},
year = {2024}
}