Nghiên Cứu Phát Hiện Sự Tương Đồng Trong Mã Nhị Phân Sử Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Và Mạng Nơ-Ron Sâu

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Giới thiệu vấn đề

1.2. Các nghiên cứu liên quan

1.3. Tính ứng dụng

1.4. Những thách thức

1.5. Mục tiêu, đối tượng, và phạm vi nghiên cứu

1.5.1. Mục tiêu nghiên cứu

1.5.2. Đối tượng nghiên cứu

1.5.3. Phạm vi nghiên cứu

1.6. Cấu trúc của khóa luận tốt nghiệp

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ KIẾN THỨC NỀN TẢNG

2.1. Các thành phần liên quan đến tập tin nhị phân

2.2. Chức năng - Function

2.3. Biểu đồ luồng điều khiển - Control flow graph

2.4. Biểu diễn trung gian - Intermediate Representation

2.4.1. Vex Intermediate Representation (Vex-IR)

2.4.2. Đặc điểm và cấu trúc của Vex-IR

2.5. Một số thành phần chính của mạng nơ-ron

2.5.1. Một số kiến thức khác

2.5.2. Một số kiến trúc mạng nơ-ron phổ biến trong lĩnh vực

2.6. Phương pháp học trong học sâu

2.7. Các ứng dụng của việc sử dụng phương pháp phát hiện sự tương đồng trong mã nhị phân

3. CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN VỀ BINSHOO

3.1. Định nghĩa vấn đề

3.2. Binshoo - Phương pháp phát hiện sự tương đồng trong mã nhị phân dựa trên học sâu

3.2.1. Trích xuất các function

3.2.2. Chuyển đổi các chức năng nhị phân sang vector để đưa vào mô hình học máy

3.2.3. Lựa chọn mô hình học máy

3.2.3.1. Phân loại One-to-one

3.2.3.2. Phân loại One-to-many

4. CHƯƠNG 4: THÍ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Thiết lập

4.1.1. Cài đặt môi trường

4.1.2. Các thông số của mô hình học sâu

4.2. Quá trình tạo tập dữ liệu huấn luyện

4.3. Hiệu quả của việc cải tiến phương pháp chuyển đổi vector Proc2vec+ so với nguyên mẫu Proc2vec được giới thiệu bởi Zeek

4.4. Tập dữ liệu đánh giá

4.5. So sánh độ hiệu quả giữa mô hình học máy của Binshoo với các mô hình học máy khác CNN, LSTM, CNN+LSTM, CNN+GRU

4.5.1. Kiến trúc của mô hình CNN

4.5.2. Kiến trúc của mô hình LSTM

4.5.3. Kiến trúc của mô hình CNN+GRU

4.5.4. Kiến trúc của mô hình CNN+LSTM

4.5.6. Kiến trúc của mô hình Zeek

4.5.7. Kiến trúc học máy của mô hình Binshoo

4.6. So sánh độ hiệu quả giữa mô hình học máy của Binshoo và mô hình học máy BERT

4.6.1. Tập dữ liệu đánh giá

4.7. So sánh độ hiệu quả giữa công cụ Binshoo và công cụ Bindeep

4.7.1. Tập dữ liệu đánh giá

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1. Kết luận

5.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Phát Hiện Sự Tương Đồng Trong Mã Nhị Phân

Nghiên cứu phát hiện sự tương đồng trong mã nhị phân là một lĩnh vực quan trọng trong an ninh mạng và phân tích phần mềm. Việc phát hiện này không chỉ giúp nhận diện mã độc mà còn hỗ trợ trong việc tối ưu hóa mã nguồn. Các phương pháp truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xử lý mã nhị phân phức tạp. Do đó, việc áp dụng các mô hình học sâu và mô hình ngôn ngữ trở thành xu hướng mới trong nghiên cứu này.

1.1. Định Nghĩa Về Phát Hiện Sự Tương Đồng Trong Mã Nhị Phân

Phát hiện sự tương đồng trong mã nhị phân là quá trình so sánh các đoạn mã nhị phân để xác định mức độ tương đồng giữa chúng. Điều này có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như phát hiện mã độc và phân tích bảo mật.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Này

Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc bảo vệ hệ thống thông tin. Nó giúp phát hiện các lỗ hổng bảo mật và tối ưu hóa mã nguồn, từ đó nâng cao hiệu quả bảo mật cho các ứng dụng.

II. Những Thách Thức Trong Phát Hiện Sự Tương Đồng Mã Nhị Phân

Việc phát hiện sự tương đồng trong mã nhị phân đối mặt với nhiều thách thức. Sự đa dạng của mã nhị phân và cấu trúc phức tạp của chúng làm cho quá trình này trở nên khó khăn. Hơn nữa, hiệu suất và tốc độ xử lý cũng là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Sự Đa Dạng Của Mã Nhị Phân

Mã nhị phân có thể có nhiều đặc điểm khác nhau, từ các chương trình nhỏ đến các ứng dụng phức tạp. Điều này yêu cầu khả năng xử lý linh hoạt để phát hiện sự tương đồng.

2.2. Cấu Trúc Phức Tạp Của Mã Nhị Phân

Cấu trúc của mã nhị phân thường rất phức tạp với nhiều khối mã và hàm. Việc phân tích và so sánh chúng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và bộ nhớ.

III. Phương Pháp Phát Hiện Sự Tương Đồng Trong Mã Nhị Phân

Các phương pháp hiện đại trong phát hiện sự tương đồng mã nhị phân thường dựa trên học sâu và mô hình ngôn ngữ. Những phương pháp này cho thấy hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống, đặc biệt trong việc xử lý mã nhị phân đã được mã hóa hoặc biến đổi.

3.1. Sử Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Trong Phát Hiện

Mô hình ngôn ngữ giúp cải thiện khả năng phát hiện sự tương đồng bằng cách học các đặc điểm của mã nhị phân. Điều này cho phép phát hiện các tương đồng ngay cả khi mã đã được biến đổi.

3.2. Ứng Dụng Mạng Nơ Ron Sâu

Mạng nơ-ron sâu cung cấp khả năng học tập mạnh mẽ, cho phép phát hiện sự tương đồng giữa các mã nhị phân phức tạp. Các mô hình như CNN và RNN đã được áp dụng thành công trong lĩnh vực này.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu này có nhiều ứng dụng thực tiễn trong an ninh mạng và phân tích phần mềm. Việc phát hiện sự tương đồng trong mã nhị phân có thể giúp nhận diện mã độc và tối ưu hóa mã nguồn, từ đó nâng cao hiệu quả bảo mật.

4.1. Phát Hiện Mã Độc

Phát hiện sự tương đồng trong mã nhị phân giúp nhận diện các phần mềm độc hại đã được chỉnh sửa từ mã nguồn khác. Điều này hỗ trợ trong việc ngăn chặn các cuộc tấn công mạng.

4.2. Tối Ưu Hóa Mã Nguồn

Các nhà phát triển có thể sử dụng kỹ thuật này để tìm kiếm các đoạn mã trùng lặp, từ đó tối ưu hóa mã nguồn và giảm thiểu rủi ro bảo mật.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Nghiên cứu phát hiện sự tương đồng trong mã nhị phân đang ngày càng trở nên quan trọng. Các phương pháp học sâu cho thấy hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Hướng phát triển tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý.

5.1. Cải Thiện Độ Chính Xác

Cần nghiên cứu thêm để cải thiện độ chính xác của các phương pháp phát hiện sự tương đồng, đặc biệt trong các trường hợp mã nhị phân phức tạp.

5.2. Tăng Tốc Độ Xử Lý

Tăng tốc độ xử lý là một yếu tố quan trọng để ứng dụng các phương pháp này vào thực tiễn, đặc biệt trong các hệ thống yêu cầu thời gian thực.

Nghiên Cứu Về Phát Hiện Sự Tương Đồng Trong Mã Nhị Phân Sử Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Và Mạng Nơ-Ron Sâu