# HELIOS：面向结构感知大语言模型反编译的分层图抽象

> HELIOS 将二进制程序的控制流和函数调用整理成分层摘要，与反编译器输出一同提供给大语言模型，并可加入编译器反馈。论文评估了生成代码的可编译性和功能正确性。

- 作者：Yonatan Gizachew Achamyeleh; Harsh Thomare; Mohammad Abdullah Al Faruque
- 原标题：HELIOS: Hierarchical Graph Abstraction for Structure-Aware LLM Decompilation
- 发表载体：arXiv
- 发表状态：预印本
- 出版／提交日期：2026 年 1 月 21 日
- 日期依据：arXiv 首次提交日期。
- arXiv 首次提交：2026 年 1 月 21 日
- arXiv：2601.14598
- 已复核的 arXiv 版本：v2
- 来源复核于：2026-11-06
- 收录于：2026-11-06
- 原始论文：<https://arxiv.org/abs/2601.14598>
- PDF：<https://arxiv.org/pdf/2601.14598>
- BibTeX：<https://awesomerea.org/papers/citations/paper-helios.bib>
- 目录页面：<https://awesomerea.org/zh/papers/paper-helios/>
- 记录 JSON：<https://awesomerea.org/papers/paper-helios/record.json>
- 英文版：[English](https://awesomerea.org/papers/paper-helios/index.md)

## 研究范围与局限

评估涵盖 x86_64 上的 HumanEval-Decompile，使用 Gemini 2.0 和 GPT-4.1 Mini，并覆盖来自 x86、ARM 和 MIPS 的六种架构。

## 与本合集的关联

论文研究用于逆向工程的二进制程序反编译，利用程序结构帮助生成可重新编译且功能正确的代码。

## 发表与复核说明

日期和发表场所来自 arXiv 记录。

## 一手来源

1. <https://arxiv.org/abs/2601.14598>

## 关于此条目

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