2025 · 会议论文
JsDeObsBench：衡量与评测大语言模型的 JavaScript 反混淆能力
JsDeObsBench: Measuring and Benchmarking LLMs for JavaScript Deobfuscation
对附带测试用例的 Project CodeNet 程序施加 JavaScript-Obfuscator 的七种混淆变换，构建可通过执行验证的 JavaScript 反混淆基准，并从语法、执行结果、代码简化程度及与原始代码的相似度评估 LLM 和现有工具的输出。
研究范围与局限
平均而言，LLM 输出通过执行检查的比例为 60.93%，两种现有反混淆工具基线为 83%。所有样本均由单一混淆器生成，原始程序是长度适中的编程竞赛解答。4,515 个经混淆的恶意代码样本没有测试用例，只能通过行为轨迹比较。
与本合集的关联
为 LLM 辅助的 JavaScript 反混淆提供可量化、经执行检验的基准；反混淆是从已部署脚本恢复网站行为的常见步骤。
发表与复核详情
- 发表载体
- ACM CCS 2025
- 发表状态
- 会议论文
- 出版／提交日期
- 2025 年 11 月 19 日
- 日期依据
- 采用 ACM 在 Crossref 登记的印刷出版日期；不将 CCS 2025 于 10 月 13—17 日举行的会议周作为出版日期。
- arXiv 首次提交
- 2025 年 6 月 25 日
- arXiv
- 2506.20170
- 已复核的 arXiv 版本
- v1
- DOI
- 10.1145/3719027.3744871
ACM 在 Crossref 登记的元数据记载印刷出版于 2025-11-19，在线出版于 2025-11-22，页码为 36–50。审阅文本为带有 CCS 2025 页眉的 arXiv v1。论文给出了代码仓库和 jsdeobf.github.io 排行榜链接。固定提交中的仓库包含基于 CodeNet 生成的混淆数据集、评估器和脚本，但不含恶意代码样本，也没有许可证文件。
来源复核于
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