代码复用是软件开发中的常见现象，但也带来漏洞的广泛传播，威胁软件安全。随着物联网（IoT）的普及，固件代码复用问题更加突出。二进制代码搜索是发现这些隐藏漏洞的有效途径。然而，IoT固件通常由不同编译器、不同优化级别、不同架构编译而成，现有方法难以适应这种复杂场景。本文提出一种新的中间表示函数模型，该模型与架构无关，适用于跨架构二进制代码搜索。具体方法是将二进制代码提升为微码，通过补充隐式操作数和修剪冗余指令来保留二进制函数的主要语义。然后，利用自然语言处理技术和图卷积网络生成函数嵌入。作者将编译器、架构和优化级别的组合称为“文件环境”，并采用分治策略，将C2N跨文件环境场景的相似度计算问题分解为N-1个嵌入传递子问题。为此，提出基于熵的适配器，将不同文件环境的函数嵌入转换到同一文件环境，以缓解文件环境差异带来的影响。为了精确识别脆弱函数，提出渐进搜索策略，用细粒度特征补充函数嵌入，减少由补丁函数引起的误报。原型系统VulHawk在七种不同任务下进行了实验，结果表明其在性能和鲁棒性上均优于Asm2Vec、Asteria、BinDiff、GMN、PalmTree、SAFE和Trex等现有方法。