[論文レビュー] BinMatch: A Semantics-based Hybrid Approach on Binary Code Clone Analysis

Yikun Hu, Yuanyuan Zhang+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2018

Software Engineering Research参考文献 37被引用数 4

ひとこと要約

BinMatchは、テストケースを実行してテンプレート関数を実行し、移行されたランタイム情報を用いてターゲット関数をエミュレートすることで、意味的シグネチャを抽出する意味ベースのハイブリッド手法を提案する。高精度で完全カバレッジを達成し、1億以上の関数ペアを対象とした実世界のバイナリにおいて、コード変換に対する耐性と検出精度の面で最先端の手法を上回る。

ABSTRACT

Binary code clone analysis is an important technique which has a wide range of applications in software engineering (e.g., plagiarism detection, bug detection). The main challenge of the topic lies in the semantics-equivalent code transformation (e.g., optimization, obfuscation) which would alter representations of binary code tremendously. Another chal- lenge is the trade-off between detection accuracy and coverage. Unfortunately, existing techniques still rely on semantics-less code features which are susceptible to the code transformation. Besides, they adopt merely either a static or a dynamic approach to detect binary code clones, which cannot achieve high accuracy and coverage simultaneously. In this paper, we propose a semantics-based hybrid approach to detect binary clone functions. We execute a template binary function with its test cases, and emulate the execution of every target function for clone comparison with the runtime information migrated from that template function. The semantic signatures are extracted during the execution of the template function and emulation of the target function. Lastly, a similarity score is calculated from their signatures to measure their likeness. We implement the approach in a prototype system designated as BinMatch which analyzes IA-32 binary code on the Linux platform. We evaluate BinMatch with eight real-world projects compiled with different compilation configurations and commonly-used obfuscation methods, totally performing over 100 million pairs of function comparison. The experimental results show that BinMatch is robust to the semantics-equivalent code transformation. Besides, it not only covers all target functions for clone analysis, but also improves the detection accuracy comparing to the state-of-the-art solutions.

研究の動機と目的

• 最適化やオブスクリューションなどの意味的に同等のコード変換が、従来の構文および構造ベースのクローン検出手法を破壊するという課題に対処する。
• 静的解析または動的解析に限定された手法に内在する、検出精度とコードカバレッジのトレードオフを克服する。
• 実行されたテンプレートからのランタイム意味的特性を活用し、ターゲット関数のエミュレーションを実施することで完全カバレッジを確保するハイブリッド手法を開発する。
• 実世界のバイナリで一般的に使用される多様なコンパイル設定およびオブスクリューション技術に対しても、堅牢なクローン検出を可能にする。

提案手法

• 実際のテストケースを用いてテンプレートバイナリ関数をインストルメントおよび実行し、入力値、メモリアクセス、システムコールを含むランタイム動作を記録する。
• テンプレートから得たランタイム情報（例：引数値、制御フロー）を各候補ターゲット関数に移行し、実行エミュレーションを実施する。
• 移行されたランタイムコンテキストを用いて各ターゲット関数をエミュレートし、実行中に意味的シグネチャを抽出する。
• メモリ値の読み書き、比較演算子、ライブラリ関数呼び出しに基づいて意味的シグネチャを抽出し、関数的動作を表現する。
• 類似度スコアを用いてテンプレート関数とターゲット関数の意味的シグネチャを比較し、クローンを検出する。
• エミュレーション中に間接呼び出し、ジャンプ、グローバル変数の読み取りを処理するための新規戦略を実装し、意味的整合性を保持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的実行と静的エミュレーションを組み合わせたハイブリッド手法は、バイナリクローン検出において高精度と完全コードカバレッジを両立できるか？
• RQ2 コンパイラ最適化やコードオブスクリューションなどの意味的に同等のコード変換に対して、提案手法はどの程度耐性を示すか？
• RQ3 ランタイム動作とエミュレーションから導出された意味的シグネチャは、構文的および構造的特徴を上回るクローン検出性能を発揮できるか？
• RQ4 異なるコンパイル設定や一般的な技術でオブスクリュートされたバイナリを解析する際、この手法はどの程度の精度を維持できるか？

主な発見

• BinMatchは、リンクトゥーム最適化や一般的なオブスクリューション技術を含む、さまざまな意味的に同等のコード変換に対して堅牢であることが示された。
• テンプレートからの移行されたランタイム情報を用いて各関数をエミュレートしたため、すべてのターゲット関数に対して100％のカバレッジを達成した。
• BinDiff や Kam1n0 といった最先端のツールを上回り、検出精度とコード変換に対する耐性の両面で優れた性能を示した。
• メモリ操作、比較演算、ライブラリ呼び出しに基づく意味的シグネチャを通じて、コアな関数的意味を的確に捉えることができた。
• 8つの実世界のプロジェクトにおいて、多様なコンパイル設定でコンパイルされた1億以上の関数ペアを分析し、スケーラビリティと有効性を検証した。
• 実行とエミュレーションのハイブリッド戦略により、構文的特徴に依存せずに豊富な意味的特徴を捉えることができ、検出の信頼性が向上した。