二进制差异分析是检测两段二进制代码之间差异的关键技术，广泛应用于漏洞分析、补丁分析、恶意软件检测等安全任务。现有研究表明，足够数量的细粒度对齐锚点能显著提升二进制差异分析的整体精度。然而，现有方法在锚点识别上仍存在诸多限制：基于语法的方法易受激进编译器优化的影响，而基于语义的方法则面临计算成本高或代码覆盖率低的问题。本文重新审视动态分析，提出一种新的高置信度指令对齐技术BARRACUDA。核心洞察在于：并非所有动态语义对于有效指令对齐都是必要或同等有效的。因此，可以通过优先分配动态执行资源，部分揭示能够有效推导指令对齐的运行时值。BARRACUDA基于强制执行提取部分指令语义，仅关注那些对对齐有帮助的运行时刻值，从而实现高效且高置信度的对齐。实验结果表明，BARRACUDA能够检测出比现有方法多24.0%的指令对齐锚点，且精度高达92.1%。这些锚点可显著增强现有最先进的二进制差异分析工具DEEPBINDIFF和SIGMADIFF，在多种二进制差异分析场景下，F1分数分别提升12.3%~42.7%和2.2%~4.1%。该研究为二进制差异分析领域提供了新的动态分析视角，适合从事逆向工程、漏洞分析、程序分析的安全研究人员阅读。