TYGR: Type Inference on Stripped Binaries using Graph Neural Networks.
该论文提出名为 TYGR 的系统，利用图神经网络（GNN）对剥离后的二进制文件进行类型推断。在逆向工程中，二进制文件通常经过编译优化且被剥离符号信息，导致变量类型丢失，给漏洞分析和恶意软件检测带来困难。TYGR 通过将二进制代码的中间表示构
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← 返回所有主题TRex: Practical Type Reconstruction for Binary Code.
本文提出了一种名为TRex的实用二进制代码类型重建方法。二进制代码缺乏类型信息，给逆向工程和安全分析带来困难。TRex通过结合静态分析和动态执行轨迹，利用符号执行和约束求解技术，从二进制代码中推断出变量的原始类型（如整数、指针、结构体等）。
CryptoBap: A Binary Analysis Platform for Cryptographic Protocols.
该论文提出 CryptoBap，一个用于验证加密协议二进制代码安全属性的平台。研究背景是：现实中的加密协议实现可能因编译器优化、平台差异或编程错误而引入安全漏洞，而传统的形式化验证方法通常针对高级语言或协议规范，难以直接分析编译后的机器码。
REFORGE: A Method for Benchmarking LLMs' Reverse Engineering Capabilities in Decompiled Binary Function Naming
该论文提出 REFORGE 方法，旨在系统评估大型语言模型（LLM）在反编译二进制函数命名中的逆向工程能力。当前 LLM 在逆向工程中的应用日益增多，甚至有威胁情报报告显示它们已被用于真实攻防场景，但现有基准测试存在根本性问题：它们将函数级
Understanding Binary Code Similarity for Real-World Vulnerability Detection: A Large-Scale Empirical Study
该论文对二进制代码相似性检测（BCSD）在真实世界漏洞检测中的应用进行了大规模的实证研究。固件是物联网设备的核心，其开发高度依赖第三方库（TPL），这虽然加速了开发过程，但也引入了相关漏洞。BCSD通过比较代码片段对来识别固件中的漏洞，是一
SymLM: Predicting Function Names in Stripped Binaries via Context-Sensitive Execution-Aware Code Embeddings.
在二进制逆向工程中，函数名是理解程序行为的关键线索，但剥离二进制文件（stripped binaries）中丢失了符号信息。现有方法通常利用静态特征或控制流图进行函数名预测，但忽略了代码执行过程中的动态语义和上下文敏感信息。本文提出 Sym
Hunting the Haunter - Efficient Relational Symbolic Execution for Spectre with Haunted RelSE.
Spectre 漏洞利用微架构推测执行机制窃取敏感信息，自 2018 年公开以来给密码库等关键软件带来严重威胁。现有检测方法面临两大挑战：推测路径导致的状态空间爆炸，以及不同编译阶段可能引入新的 Spectre 漏洞。本文提出一种名为 Ha
AI-Augmented Static Analysis: Bridging Heuristics and Completeness for Practical Reverse Engineering.
该论文提出了一种新颖的 AI 增强静态分析方法，旨在弥合传统静态分析中启发式方法与完备性之间的鸿沟，为实用的逆向工程提供可靠解决方案。逆向工程面临诸多挑战，如代码与数据交织、缺少名称/类型/栈帧、编译器激进优化以及各种混淆技术。传统静态分析
Needles at Scale: LLM-Assisted Target Selection for Windows Vulnerability Research
现代操作系统的攻击面如同一个巨大的干草堆：包含数千个已签名的二进制文件和数百万个函数，其中绝大多数与任何特定漏洞无关。人类分析师或LLM代理必须先挑选出值得阅读的函数，然后才能进行分析。在整个操作系统范围内，目标选择（而非分析）成为了制约瓶
Refining Indirect Call Targets at the Binary Level.
该论文提出了一种名为BPA的二进制级指向分析框架，旨在解决商业现货（COTS）二进制程序中控制流完整性（CFI）实施的关键挑战——构建高精度控制流图（CFG）。由于缺失符号和类型等源码级信息，间接调用（indirect call）的目标推断
ASSEMBLAGE-DEEPHISTORY: A Cross-Build Binary Dataset with Temporal Coverage
该论文提出了ASSEMBLAGE-DEEPHISTORY，一个跨构建的二进制数据集，旨在弥补现有二进制语料库缺乏时间维度、跨编译多样性以及CVE标签组合的不足。数据集包含73,610个二进制文件，涵盖248个开源项目，使用GCC、Clang
PalmTree: Learning an Assembly Language Model for Instruction Embedding.
本文提出了一种名为 PalmTree 的汇编语言模型，用于生成通用指令嵌入。传统的指令嵌入方法未能充分捕捉反汇编代码的独特特性，例如忽略指令内部的复杂结构（如操作码、操作数、寻址模式等），并且主要依赖控制流作为上下文信息，而控制流容易受到编
Veritas: A Semantically Grounded Agentic Framework for Memory Corruption Vulnerability Detection in Binaries
本文提出 Veritas，一个基于语义的二进制内存破坏漏洞检测框架。针对剥离二进制文件中恢复对象语义、跨过程传播和可行触发条件的难点，Veritas 结合了三个关键组件：首先，一个基于 RetDec 提升的 LLVM IR 的静态切片器，重
Agentic Vulnerability Reasoning on Windows COM Binaries
本文提出 SLYP，一种端到端智能体管道，用于在 Windows 组件对象模型（COM）二进制文件中发现竞争条件漏洞并生成经调试器验证的利用证明（PoC）。COM 服务以高权限运行且对认证用户广泛可用，其中的竞争条件是本地权限提升的关键攻击
SACK: Systematic Generation of Function Substitution Attacks Against Control-Flow Integrity.
本文提出 SACK（Systematic Generation of Function Substitution Attacks Against Control-Flow Integrity），一种系统化生成函数替换攻击的方法，旨在绕过控制
A Deep Dive into Function Inlining and its Security Implications for ML-based Binary Analysis.
该论文深入研究了函数内联（function inlining）对基于机器学习的二进制分析安全任务的影响。函数内联是编译器优化中常见的技术，但极端内联可能显著改变二进制代码的统计特征，从而影响依赖这些特征的机器学习模型的性能。作者针对五个关键
You Can't Judge a Binary by Its Header: Data-Code Separation for Non-Standard ARM Binaries Using Pseudo Labels.
本文研究非标准ARM二进制文件的数据-代码分离问题。传统的二进制分析依赖于标准头部信息来区分代码和数据区域，但非标准或混淆的二进制常常缺失或篡改头部，导致现有方法失效。作者提出了一种基于伪标签的半监督学习方法，通过从二进制文件的结构特征中自
REBENCH: A Procedural, Fair-by-Construction Benchmark for LLMs on Stripped-Binary Types and Names (Extended Version)
该论文提出了 REBENCH，一个用于评估大型语言模型（LLM）在二进制逆向工程任务中性能的标准化基准数据集。当前，LLM 在计算机安全领域，尤其是逆向工程中的函数名恢复、变量名恢复和类型推断等任务上取得了显著进展。然而，由于缺乏标准化的数