Inter-BIN：基于交互的跨架构物联网二进制相似度比对
密码学与安全
2022-06-02 v1
摘要
物联网（IoT）恶意软件的大爆发反映了当前 IoT 生态系统的脆弱性。研究发现 IoT 恶意软件可在不同处理器架构的设备上快速传播，这使我们的关注点转向跨架构二进制相似度比对技术。二进制相似度比对的目标是判定两个二进制代码片段的语义是否相似。现有基于学习的方法通常独立学习二进制代码片段的表示并基于距离度量进行相似度匹配，未考虑二进制间的语义交互。此外，它们常依赖大规模外部代码语料进行指令嵌入预训练，这种做法繁重且易遭遇词表外（OOV）问题。本文提出一种基于交互的跨架构 IoT 二进制相似度比对系统 Inter-BIN。我们的核心思路是通过协同注意力机制引入指令序列间的交互，从而灵活地对来自不同架构的语义相关指令进行软对齐。我们设计了一种轻量的基于多特征融合的指令嵌入方法，可避免先前方法的繁重工作量与 OOV 问题。大量实验表明，Inter-BIN 在不同输入粒度的跨架构二进制相似度比对任务上显著优于最先进方法。此外，我们提出一个来自真实网络环境的 IoT 恶意软件函数匹配数据集 CrossMal，包含 1,878,437 对跨架构复用函数对。在 CrossMal 上的实验结果证明 Inter-BIN 在真实世界二进制相似度比对集合上具备实用性与可扩展性。
引用
@article{arxiv.2206.00219,
title = {Inter-BIN: Interaction-based Cross-architecture IoT Binary Similarity Comparison},
author = {Qige Song and Yongzheng Zhang and Binglai Wang and Yige Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.00219},
year = {2022}
}
备注
Accepted by IEEE Internet of Things Journal,15 pages, 11 figures and 8 tables