EKLAVYA -- 利用神经网络推断二进制文件中函数的参数
这一次介绍一篇文章，名为Neural Nets Can Learn Function Type Signatures From Binaries
来自于新加坡国立大学Zhenkai Liang团队，发在了Usenix Security 2017上
问题介绍以及形式化定义
该工作主要关注的问题是函数的参数推断，包含两个部分：
- 参数的个数
- 参数的类型，比如int, float等
传统方法通常会使用一些先验知识，将指令的语义，ABI惯例 (Application Binary Interface)，编译器的风格等进行编码。
一旦编译器发生了改变，指令集合发生了改变，那么我们就需要重新引入一些先验知识。
如果我们可以摆脱，或者说是减少这些先验知识的利用，那么就不会受限了！
那么，使用神经网络来进行自动化的学习和推断，就是一种思路了。
前提假设
- 我们首先能知道一个函数的边界 (boundary)
- 在一个函数内部，我们知道它的指令边界
- 我们知道代表一个函数调用(function dispatch)的指令，比如call
通过反汇编工具，我们可以满足上述假设。
值得一提的是，函数边界也可以使用神经网络来做，有兴趣的读者可以参考 Dawn Song 发在Usenix Security 2015 的 Recognizing functions in binaries with neural networks.
这里，首先给出一些符号的定义：
-
我们定义我们的模型为
-
定义函数
反汇编出来的代码为
，
代表函数
个字节
-
函数
条指令可以被写成
- 其中
是对应指令的起始字节的位置索引
-
是该指令所包含的字节数
- 其中
-
一个包含
条指令的函数
-
如果一个函数
有一个直接调用 call 对于函数
- 其中
对应 call 函数
- 如果
- 其中
-
我们会收集函数
- 其中
是调用
- 其中
由于调用者片段的长度可能非常长，这里文章设置为不超过500条指令
我们的函数 接受输入
, 输出两个变量：
- 函数
- 函数
- C-风格的参数类型可以被定义为 int, char, float, void*, enum, union, struct
方法设计
我们这里先直接给出整体的方法流程图：
image-20211004214934260
简单来说，可以划分成两个模块：
- 指令编码模块
- 首先，将输入的二进制文件进行函数抽取、指令的分割、调用点的抽取。
- 然后对指令进行Word Embedding编码，得到对应的向量表示，这一部分可以参照 NLP 中的 Word2Vec。
- 参数还原模块
- 将这些数据切分成训练集和测试集，分别使用4个递归神经网络(RNN)来从两个方面(调用者和被调用者)推断函数参数的个数以及类型，也就是对应上图中的4个任务（Task2，Task4 对应被调用者，Task1，Task3对应调用者）。
究竟是怎么推断多个参数类型的呢？
一个RNN，输入一个序列，只能推断出来一个类型。
所以这篇文章的实现是，训练多个RNN，每一个RNN独立推断固定位置的参数类型。
先用一个RNN推断出来参数个数，然后分别使用多个RNN来推断不同的位置的参数。
数据准备
该文章使用一些linux的包，然后使用clang和gcc来进行编译，通过设定debug模式，就可以直接在binary中的DWARF字段找到对应函数边界、参数个数以及类型，作为ground truth。
构建了两个数据集：
- 数据集1: 包含了3个流行的linux包（binutils，coreutils 以及 findutils）, 使用了O0到O3的优化等级进行编译
- 数据集2: 将数据集1包含的linux包进行扩展，多增加5个 (sg3utils, utillinux, inetutils, diffutils 和 usbutils), 也在4个优化等级上进行编译
训练集和测试集的划分比例为8:2
不平衡的数据
在数据集的构造中，会出现不同类的数据比例相距甚远的情况。比如参数为pointer类型的数据就是union类型的数百倍，大部分函数都是少于3个参数。该文章中并没有解决这个问题。
实验结果
image-20211004232753476
这里贴出来Task1和Task2，也就是通过调用者和被调用者，推断参数个数的结果
可以看到：
- 优化级别越高，越难推断，但并没有严格的递增关系
- 参数个数越多，越难推断，和训练数据量也有关系
- 从调用者方面，更容易推断出来参数个数
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上面是，关于参数类型推断的结果
可以看到：
- 优化级别似乎干扰性不强，甚至优化级别越高，推断类型越精确
- 参数的位置越靠后，越难推断出来了类型
- 从调用者和被调用者两方面来推断，差别不是很大
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