@inproceedings{massarelli2018safe,
title={SAFE: Self-Attentive Function Embeddings for Binary Similarity},
author={Massarelli, Luca and Di Luna, Giuseppe Antonio and Petroni, Fabio and Querzoni, Leonardo and Baldoni, Roberto},
booktitle={Proceedings of 16th Conference on Detection of Intrusions and Malware & Vulnerability Assessment (DIMVA)},
year={2019}
}radare2 がインストールされている必要があります。
embedding_x と embedding_y の2つの埋め込みを用いて、以下のように類似度の計算ができます。
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
sim=cosine_similarity(embedding_x, embedding_y)
以下のスクリプトでi2vモデルとSAFEモデルがダウンロードできます。
./download_model.sh
ダウンロード後のディレクトリ階層は以下のようになります。
safe/-- githubcode
\
\--data/-----safe.pb
\
\---i2v/
モデルのトレーニングを行う場合、以下のコマンドでデータセットをダウンロードします。
python3 downloader.py -td
データセットはダウンロード後、解凍する必要があります。
In our code we use godown to download data from Google drive. We thank circulosmeos, the creator of godown.
We thank Davide Italiano for the useful discussions.