Weakness Identification of Binary Program Function of Pseudo-code by Incorporating Structure and Sequence Information with Attention-Residual Connections

The research objectives are toidentify weaknesses in binary program functions and combine deep learningtheories to address these weaknesses. The analysis section provides definitionsof binary programs, same-origin vulnerabilities, and software vulnerabilities.

The presenter highlights that in2022, around 17,000 vulnerabilities were recorded in the Common Vulnerabilityand Exposures (CVE) database. They emphasize the significance of this researchin dealing with the increasing threat of software vulnerabilities. The aim isto detect and evaluate vulnerabilities in binary files to improve systematicdetection and increase accuracy and reliability.

The presentation concludes with theresearch content, key technologies, solutions, and the experimental system.

Weakness-Identification-of-Binary-Program-Function-of-Pseudo-code-by-Incorporating-Structure-and-Sequence-Information-with-Attention-Residual-Connections-韩小初

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2023/07/04/weakness-identification-of-binary-program-function-of-pseudo-code-by-incorporating-structure-and-sequence-information-with-attention-residual-connections/

(0)
bfsbfs
上一篇 2023年7月3日 上午10:18
下一篇 2023年7月5日 下午3:02

相关推荐

  • 基于图的课程推荐方法

    课程推荐在人机协同、个性化学习平台等智能教育系统中具有重要价值,显著提升了模型对用户兴趣动态变化的建模能力与推荐效果。本次报告将介绍课程推荐任务,分析其研究背景与应用意义,并重点讲…

    2025年4月22日
    2.0K
  • Cache侧信道攻击与防御

    本报告讲述了cache侧信道攻击与防御基本分类及理论基础,给出了基于冲突和基于访问两类侧信道攻击和反制措施的基本概念,并对介绍基于映射随机化和基于隔离两类防御方法的文献进行了详细介…

    2021年11月23日
    3.5K
  • 基于视觉直觉的源代码表征

    源代码表征是软件工程中的一个重要研究领域,主要关注如何有效地将源代码转化为可以支持各种软件工程任务(如代码搜索、克隆检测、代码自动生成等)的数学模型或数据结构。这些表征通常需要捕获…

    2024年9月23日
    1.9K
  • 智能体的工具调用攻击

    本报告探讨了大语言模型智能体工具调用机制中的安全漏洞,重点分析了两种新型攻击方法。AMA攻击通过黑盒迭代优化恶意工具的元数据,使其在语义合法的前提下显著提升被智能体选择的概率,在多…

    2026年1月26日
    2.3K
  • 深度神经网络模型后门攻击检测

    本报告介绍了深度学习后门攻击及其检测的基本概念、类型划分等背景知识,对2种基于主动策略的后门攻击检测算法进行了具体说明,阐述了对于深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前景。

    2023年11月3日
    2.8K
  • 基于度量学习的小样本学习方法介绍

    Few-shot learning (FSL)的含义是得到从少量样本中学习和概括的能力,它希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后,对于新的类别,只需要少量的样本就能快速学习。…

    2020年11月2日
    3.4K
  • 二进制文件复合数据类型恢复

    二进制文件复合类型恢复技术在程序理解、逆向分析和漏洞检测等领域具有关键价值,能够显著提升类型信息还原与代码语义解析的准确性与效率。该技术通过推断和重建结构体、数组等复杂数据类型,有…

    2025年9月4日
    1.9K
  • 跨语言词向量

        跨语言词向量(corss-lingual word embeddings)是一种的对单语言环境下的模型进行多语言扩展的有效手段。通过…

    学术报告 2018年2月26日
    2.4K
  • 可解释的假新闻检测

    虚假新闻对社会产生了许多负面影响。现有假新闻检测方法按照输入条件,可分为基于新闻内容及其外部知识的方法,以及基于社交上下文的方法。最新的方法在检测假新闻方面取得了较高的精度,然而这…

    2022年11月14日
    2.5K
  • 胶囊(向量神经)网络

        胶囊(向量神经)网络是针对CNN的缺陷提出的一种新的方法,主要实现了两点改进:1.将CNN的输出结果由标量(scalar)替换成了向…

    学术报告 2018年2月26日
    2.3K