[发明专利]一种基于深度学习的优化代码反编译方法和系统在审
| 申请号： | 202210271791.6 | 申请日： | 2022-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN114691151A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 梁瑞刚;曹颖;陈恺 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F8/53 | 分类号： | G06F8/53;G06F8/73;G06F8/74;G06F16/33;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的优化代码反编译方法和系统。该方法的步骤包括：利用低级编程语言LPL和高级编程语言HPL获取低级中间语言LIR和高级中间语言HIR，作为训练数据集；利用训练数据集训练深度学习模型，学习LIR和HIR之间的映射规则，利用训练完成的深度学习模型，将待进行反编译的LPL的LIR翻译为HIR；对深度学习模型得到的HIR进行数据流恢复和控制结构恢复，生成HPL代码；利用相似性匹配算法寻找与生成的HPL代码相似的有源码代码，将有源码代码中的语义信息迁移到生成的HPL代码中。本发明可以自动将LPL转换为HPL，针对优化和不优化的二进制反编译都具有较高的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 优化 代码 反编译 方法 系统 | ||
【主权项】：
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