2020 · 会议论文
面向任意二进制文件和目标代码序列的实用化 CPU 架构与字节序自动检测
Towards usable automated detection of CPU architecture and endianness for arbitrary binary files and object code sequences
论文构建开放数据集和工具，用于识别二进制文件及目标代码的 CPU 架构和字节序，并使用可执行文件的代码段评估分类器，报告准确率超过 98%。
研究范围与局限
分类器结果基于可执行二进制文件的代码节。
与本合集的关联
识别正确的指令集和字节序，有助于逆向工程工具准确解读二进制代码。
发表与复核详情
- 发表载体
- Proceedings of the Tenth ACM Conference on Data and Application Security and Privacy
- 发表状态
- 会议论文
- 出版／提交日期
- 2020 年 3 月 16 日
- 日期依据
- arXiv 所列 DOI 的 Crossref 记录中的发表日期。
- arXiv 首次提交
- 2019 年 8 月 15 日
- arXiv
- 1908.05459
- 已复核的 arXiv 版本
- v1
- DOI
- 10.1145/3374664.3375742
DOI 来自 arXiv 记录，发表场所和日期来自 Crossref。
来源复核于
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