基于词序嵌入的二进制基本块相似性检测

神经机器翻译技术能够自动翻译多种语言的语义信息,已被应用于跨指令集架构的二进制代码相似性检测,并取得了较好的效果.将汇编指令序列当作文本序列处理时,指令顺序关系很重要.进行二进制基本块级别相似性检测时,神经网络使用位置嵌入来对指令位置进行建模.然而,这种位置嵌入未能捕获指令位置之间的邻接、优先等关系.针对该问题,本文使用指令位置的连续函数来建模汇编指令的全局绝对位置和顺序关系,实现对词序嵌入的泛化.首先使用Transformer训练源指令集架构编码器;然后使用三元组损失训练目标指令集架构编码器,并微调源指令集架构编码器;最后使用嵌入向量之间欧氏距离的映射表示基本块之间的相似程度.在公开数据集MISA上的实验表明,P@1评价指标达到69.5%,比对比方法MIRROR提升了4.6%.

DSP汇编程序基本块划分与优化及其软件实现

针对空间环境中DSP软错误检测的需求,研究一种DSP汇编程序基本块划分与优化方法,并对其进行了软件实现。该方法首先将汇编程序精简为只含指令和标号的"伪汇编"程序;再对"伪汇编"代码进行基本块划分;然后经过3种优化得到优化后的基本块。最后根据优化前后的基本块信息,分别绘制优化前后的跳转流程图。利用该软件可以将程序划分为基本块的集合,并提取每个基本块的结构信息,可有效支撑基于完整性检查的程序流错误检测。软件代码精简、稳定性好、空间复杂度小,对DSP单粒子效应故障检测有着重要的应用价值。

一种基于虚拟基本块和格式化标签的控制流检测方法

空间辐射环境中,大量的宇宙射线经常导致星载计算机出现瞬时故障,这些故障的主要影响之一是引发程序控制流错误.文中提出了一种软件实现的控制流检测方法CFCAF.CFCAF基于插入虚拟基本块后的控制流图对基本块分类,并为基本块设计格式化标签,然后在基本块内插装标签更新、比较指令,实现对基本块之间、基本块内和过程间调用的控制流检测.CFCAF的特点是可以根据可靠性和性能的需求进行灵活配置.对CFCAF及目前有代表性的两个同类算法进行的故障注入实验结果表明,CFCAF算法以平均41.7%的性能代价和平均34%的空间代价,使程序的平均失效率降到了5.2%,在3个同类算法中,CFCAF算法具有较低的时空开销和最高的可靠性.

一种基于人工神经网络的基本块重排方法

基于程序的控制流动信息和体系结构跳转代价模型,使用人工神经网络预测控制流边的执行概率,利用子结构分析技术开展基本块重排。程序的控制流边信息被选择作为神经网络的训练数据,这些信息包含了该边的静态特征和动态行为之间的联系。基于弹性反馈反向传播(RPROP)神经网络,在UniCore处理器上实现了采用子结构分析的基本块重排算法。评测结果表明,此算法可获得与利用剖视信息的优化算法相同的程序性能优化效果,不依赖于剖视信息的特性,可很好地扩展该基本块重排算法的应用范围。

基于字的分布表征的汉语基本块识别

汉语的基本块识别是汉语句法语义自动分析中的重要任务之一。传统的方法大多数直接将汉语基本块识别任务转化成词层面的一个序列标注问题,采用CRF模型来处理。虽然,在许多评测中得到最好的结果,但基于词为标注单位,在实用中受限于自动分词系统以及汉语词特征的稀疏性。为此,该文给出了一种以字为标注单位,以字为原始输入层,来构建汉语的基本块识别的深层神经网络模型,并通过无监督方法,学习到字的C&W和word2vec两种分布表征,将其作为深层神经网络模型的字的表示层的初始输入参数来强化模型参数的训练。实验结果表明,使用五层神经网络模型,以[-3,3]窗口的字的word2vec分布表征,其准确率、召回率和F值分别达到80.74%,73.80%和77.12%,这比基于字的CRF高出约5%。这表明深层神经网络模型在汉语的基本块识别中是有作用的。

一种基于子结构分析的基本块重排算法

基本块重排是一类通过重新排布基本块在存储中的位置,以减少转移开销和指令cache失效率的编译优化技术.介绍了一种基于子结构分析的基本块重排算法.该算法通过统计剖视信息中控制流图的边执行频率,基于处理器转移预测策略构建转移开销模型和基本块排布收益模型.算法采用局部子结构优化的策略,改善基本块在存储中的排列顺序,从而减少转移开销,并提高指令cache的使用率,改善程序的总体性能.在UniCore处理器平台上进行了实验.实验结果表明,与其他基本块重排算法相比,该基本块重排算法在更大程度上减少转移开销和指令cache失效率的同时,其时间复杂度保持为O(n×logn).

动态二进制翻译中基本块重叠冗余的优化

动态二进制翻译技术通常采用基本块作为翻译和执行的基本单元，动态翻译中的基本块在划分过程中存在重叠冗余的情况，即当前翻译的基本块可能是一个已经过翻译的基本块子集，或者包含一个已翻译的基本块，这增加了翻译开销。该文从优化动态二进制翻译角度出发，检测、消除由基本块重叠冗余带来的开销。实验表明，在动态二进制翻译过程中存在5％左右的基本块重叠率，通过消除这些冗余可以将翻译和执行的性能提高1％～4％。

基于基本块标识方法的控制流图生成器设计

设计一个实用的程序控制流分析工具需要解决非结构程序中goto等语句的控制流图构造问题。C语言程序控制流图生成器CfgGen的设计采用基于基本块标识的控制流图构造方法解决该问题。CfgGen程序基于规则,通过语法制导翻译标识基本块、构造控制流图,易移植和维护。CfgGen构造的控制流图标识了基本块,可以很方便地用于程序分析和优化。

以基本块为单位的非顺序指令预取

取指令能力的高低对微处理器的性能有很大影响。指令预取技术能够有效地降低指令Cache的访问失效率,提高微处理器的取指令能力,进而提高微处理器的性能。本文提出了一种由分支指令指导的、以基本块为单位的非顺序指令预取技术,每次预取将一个完整的基本块读入指令Cache。这种方法使用静态策略分析程序行为,实现所需的硬件复杂度低。模拟结果显示,该方法能够有效地提高指令Cache访问的命中率。

一种控制流基本块的静动态结合反汇编方法

针对静态反汇编间接跳转定位难和反汇编路径覆盖等问题,提出一种基于控制流基本块精确的静动态结合反汇编方法,首先利用函数定位切分识别函数块依赖关系,其次从超汇编指令集中产生粗粒度控制流图,接着结合中断标记点处理机制实现对代码执行路径可知,继而建立精确的控制流基本块,并最终完成以实际控制流引导的反汇编过程.实验结果表明该方法能有效地提高代码反汇编的准确性和覆盖率,为代码分析提供了一种新的解决途径.

汉语基本块描述体系

块分析是自然语言处理研究中的重要技术,其处理基础是设计一套合理有效的块描述体系。本文在吸收和总结前人研究成果和经验的基础上,提出了一套基于拓扑结构的汉语基本块描述体系。它通过引入词汇关联信息确定基本拓扑结构,形成了很好的基本块内聚性判定准则,建立了句法形式与语义内容的有机联系桥梁。这套描述体系大大简化了从现有的句法树库TCT中自动提取基本块标注语料库和相关词汇关联知识库的处理过程,为进一步进行汉语基本块自动分析和词汇关联知识获取互动进化研究打下了很好的基础。

一种基于控制流检测的低功耗基本块划分方法

星载嵌入式系统要求更小的功耗和必备的在空间辐射环境中运行的高可靠性,控制流检测技术是防止由于单粒子翻转事件而造成程序错误运行的有效手段之一。为了在低功耗模式下保证错误检测概率,提出一种基于控制流检测的低功耗基本块划分方法,此基本块划分方法在编译后期完成,不影响编译调度效果。采用GCC、SDCC两款编译器,将三种具有代表性的控制流检测算法注入到典型的程序集中进行测试。实验证明,此种基本块划分方法在保证错误检测概率的条件下,降低了程序运行功耗。

融合分词隐层特征的汉语基本块识别

该文以字为基本标注单位,构建了一种汉语基本块识别的神经网络学习模型。模型联合分词任务的神经网络学习模型与基本块识别任务模型,将分词任务模型中学习得到的隐层特征融入基本块识别的模型中,两模型相互交替优化学习模型参数,并实现了以整句似然函数(而非单字似然函数)作为优化目标的算法。实验结果表明:1)以整句似然函数为优化目标的基本块识别的F值比单字似然情形要高出1.33%,特别是在多字块识别中,其召回率比单字似然情形要高出4.68%;2)融合分词任务模型中的隐层特征的汉语基本块识别模型的结果比不做融合的模型要高出2.17%,说明融合分词隐层特征的交替联合学习方法是有效的。

基于词间依存的汉语基本块依存关系识别

基本块的分析是句法分析中的重要技术,根据依存理论,提出了一种分析基本块之间的依存关系的方法。首先使用BIO标记来识别基本块,然后根据词之间的依存关系判别基本块之间的依存关系。实验表明,基本块识别的正确率和召回率分别为82.3%和78%,基本块之间依存关系识别的正确率和召回率分别为89%和90.5%。

一种基于神经机器翻译模型的跨平台的基本块嵌入方法

基本块嵌入是基于机器学习的二进制程序分析方法中的基础工作。现有的基本块嵌入解决方案主要存在两个不足:基本块嵌入包含有限的语义信息与只适用于单个指令集体系结构。为克服局限性,提出了一种跨平台的基本块嵌入方法,利用神经机器翻译模型建立两个平台之间的关联。所提嵌入模型能够将任意平台基本块的丰富语义信息映射到相同的向量空间中。实验结果表明,该方法明显优于其他方法。

基于系统函数调用频率与指令基本块的软件胎记

软件胎记作为软件独有的内部属性,常被用来检测不同软件之间的相似度。在研究软件胎记的基础上,提出一种将2种不同粒度级的动态胎记相结合的软件胎记提取方法。该方法以程序执行时调用的系统函数及其频率作为粗粒度级胎记,用户自定义函数执行时的指令基本块作为细粒度级胎记,将2种胎记相结合作为软件的最终胎记。仿真实验结果表明,与单一粒度级别的胎记方法相比,该方法提高了软件胎记的可信性和可靠性,具有更强的抗攻击能力。

采用基本块规约的控制流检测性能优化方法

控制流检测是抵御单粒子事件的有效手段之一.目前的主流方法是采用嵌入式签名技术,但是该技术引入的检测指令过多,导致程序效率低下.本文使用基本块规约的技术,在原基本块的基础上,选择合适的约束量重新划分基本块,减少引入的检测指令.与8个常见算法的性能比较表明,该方法在软错误检测覆盖率基本不变的前提下,能有效提高目标程序效率.

基于词的分布式实值表示的汉语基本块识别

基于神经语言模型生成汉语词语的实值向量表示,称为词语的分布式表示,相应地以这种分布式表示构造的词特征称为分布式词特征.将这种分布式词特征替换基本块识别任务中所常用的条件随机场模型中的词特征,在清华大学TCT语料上进行了汉语基本块识别任务实验,结果表明:在仅使用词窗口[-2,2]的词特征的模型中,和使用词窗口[-2,2]+词性特征的模型中,采用分布式词特征比传统的词特征的模型的标记精度分别高38.01%,1.86%,说明词语的分布式表示对汉语基本块识别任务是有作用的.

基于基本块划分的库函数快速识别技术

分析一般函数在反汇编后的结构特征,提出一种基于基本块划分的函数识别技术,将其用于库函数快速识别的设计中。针对库函数识别中的重定位及级联识别等问题,给出解决方案,阐述建立、读取库函数特征数据库的实现方法以及库函数识别算法。实验结果证实,该技术可以准确地识别库函数。

基于基本块分组与融合的特征直线检测算法

直线特征蕴含图像中重要的几何信息,进行精确直线检测至关重要。针对场景复杂、纹理重复对象的直线检测中存在断线多、误检测率高的问题,提出一种基于基本块分组与渐进式融合的特征直线检测方法(BPC_GF)。该方法首先采用改进的自适应Canny边缘检测算法检测图像边缘点的属性;其次从边缘像素点中确定瞄点,引入基本块概念,结合贪心算法生成不同类型的基本块;然后对同一类型的基本块依据相邻基本块间主方向角度偏差和空间距离约束进行分组、渐进式融合生成候选特征直线,克服了LSD算法中断线及LB_LSD算法中短线段过融合的问题;最后利用改进Helmholtz原理准则剔除由噪声等外界干扰形成的虚假特征直线,得到准确特征直线集。以古建筑图像为数据集进行特征直线检测,实验结果表明,与现有算法LB_LSD相比,该方法的精确率平均提高了5.43个百分点,F-score提高了6.11个百分点。