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。