本文提出了一种名为 VulHawk 的跨架构二进制代码搜索方法，用于检测固件中因代码复用而引入的漏洞。随着物联网设备的普及，不同架构、编译器和优化级别生成的固件镜像使得传统二进制比对方法难以适用。VulHawk 首先将二进制代码提升为一种与架构无关的中间表示（microcode），通过补充隐式操作数和修剪冗余指令来保留函数的主要语义；随后利用自然语言处理技术和图卷积网络生成函数嵌入。针对跨文件环境（编译器+架构+优化级别的组合）的相似性计算，作者采用分而治之策略，将 C 对 N 个文件环境的复杂问题分解为 N-1 个嵌入转换子问题，并提出一种基于熵的适配器，将不同文件环境中的函数嵌入转换到同一环境，以缓解环境差异带来的特征偏移。为了精确识别易受攻击的函数，作者还设计了渐进式搜索策略，通过补充细粒度特征来降低已修补函数造成的误报。实验在七种不同任务下评估了 VulHawk 的性能和鲁棒性，结果表明它优于 Asm2Vec、Asteria、BinDiff、GMN、PalmTree、SAFE 和 Trex 等现有方法。该研究适用于固件安全分析、漏洞挖掘和安全研究人员，尤其对物联网设备固件的未知漏洞发现具有参考价值。

本文提出了一种名为 BINALIGNER 的二进制代码比对方法，旨在解决跨编译环境下的二进制文件差异分析问题。二进制差异分析（Binary Diffing）通过比对两个二进制文件的控制流图，将对应同一源代码片段的片段进行对齐，广泛应用于漏洞检测、抄袭检测等安全分析场景。然而，现有方法在跨编译环境（如不同编译器、不同优化级别、不同架构等）下效果有限，且对跨编译环境的支持不够灵活，主要原因在于它们依赖基本块的相似性比较。为了克服这些局限，BINALIGNER 在二进制层面提出了两项核心创新：一是引入条件松弛策略（conditional relaxation strategies）来筛选候选子图对，以减少同一源代码片段被错误匹配或漏匹配的可能性；二是使用与指令无关的基本块特征（instruction-independent basic block features）来生成子图嵌入，从而支持更灵活的跨编译环境二进制差异分析。作者在四个典型的跨编译环境场景（跨版本、跨编译器、跨优化级别、跨架构）以及这些场景的组合下进行了实验评估，结果表明 BINALIGNER 在大多数场景中显著优于现有的最先进方法。特别地，在跨架构场景以及多种跨编译环境组合场景下，BINALIGNER 的 F1 分数平均比基线方法高出 65%。此外，作者还通过两个真实世界的漏洞及其补丁的案例研究，展示了 BINALIGNER 在实际安全分析中的实用性。总体而言，BINALIGNER 为跨编译环境的二进制代码比对提供了一种更准确且灵活的解决方案，对于安全研究人员、漏洞分析师以及逆向工程人员具有较高的参考价值。