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论文名称： Finding Inlined Functions in Optimized Binaries链接： http://arxiv.org/abs/2103.05221代码链接： https://zenodo.org/record/4280332#.YG70s2EzaUk该篇论文旨在通过深度学习的方法，学习二进制文件反编译出的伪代码的特征，从而识别二进制中存在的内联函数，以提高已有反编译工具IDA Pro和Ghidra对高度优化选项下的二进制内联函数的识别。下图即是Ghidra反编译一段二进

论文：Unleashing the Hidden Power of Compiler Optimization on Binary Code Difference: An Empirical Study （发表于PLDI2021）论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2103/2103.12357.pdf代码和数据集：https://github.com/BinTuner/Dev研究动机根据作者对二进制的调研，他们发现实际应用中的二进制文件并非全部都是源

论文标题：Revisiting Binary Code Similarity Analysis using Interpretable Feature Engineering and Lessons Learned论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.10749论文概述：二进制代码相似度分析一直以来都广泛应用在各种安全领域，比如抄袭检测，软件产权保护以及漏洞发现等等。但由于种种原因，很难继续在该领域进行一些新的研究。首先，已有的大多数方法只关注于最终的结果，也就是利用各种不可.

今天介绍一篇将要发表在OOPSLA 2020上的文章，链接：论文：https://arxiv.org/pdf/1902.09122PPT：https://www.cs.technion.ac.il/~biham/Workshops/Cyberday/2020/Slides/yaniv-david.slides.pdf本文为了预测二进制代码中函数的函数名，对于一个函数中的指令，抽取了其中的函数调用，并对函数调用的参数进行数据流分析后，构造出了含有参数的函数调用集合。在进一步考虑到程序的控制结构后，抽取了