开源项目N-Bref的安装与使用教程

开源项目N-Bref的安装与使用教程

nbref Codebase for paper "N-Bref A High-fidelity Decompiler Exploiting Programming Structures" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nb/nbref

1. 项目的目录结构及介绍

N-Bref项目是一个基于神经网络的高保真反编译工具。项目目录结构如下：

• baseline_model: 包含了训练和评估模型的脚本。
• data: 存放项目所需的数据集。
• preprocess: 包含数据预处理的相关脚本。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• 其他文件和目录：包括但不限于CONTRIBUTING.md（贡献指南）、CODE_OF_CONDUCT.md（行为准则）等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过baseline_model目录下的脚本进行。以下是一些主要的启动文件及其用途：

• run_similarity_check.py: 用于运行二进制代码相似度检测任务。
• run_vulnerability_detection.py: 用于运行二进制漏洞检测任务。
• run_tree_transformer.py: 用于训练和评估反编译模型。
• run_tree_transformer_multi_gpu.py: 用于在多GPU环境下训练和评估反编译模型。

用户需要根据需要选择对应的脚本来启动相应的任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过修改脚本中的参数来进行。以下是一些常见的配置步骤：

• 数据集准备：根据preprocess目录下的脚本准备数据集，如extract_obj.py用于提取二进制文件中的汇编代码，split_dataset.py用于将数据集分为训练集、验证集和测试集。
• 环境配置：确保已经安装了项目所需的Python包和C++编译器。具体依赖可以在项目的requirements.txt文件中找到。
• 模型训练：在run_tree_transformer.py中配置模型的超参数，如学习率、批量大小等。
• 多GPU训练：在run_tree_transformer_multi_gpu.py中配置多GPU训练相关的参数。

在修改任何配置文件之前，请确保理解每个参数的作用和影响。配置文件的详细说明通常可以在项目的官方文档或源代码注释中找到。

nbref Codebase for paper "N-Bref A High-fidelity Decompiler Exploiting Programming Structures" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nb/nbref