재현율 지향 정밀한 이진 코드-소스 함수 매칭

요약

본 논문은 이진 코드에서 소스 함수로의 매칭 정밀도를 개선하기 위해 BScout을 제안합니다. BScout은 기존 위치 정보를 활용하여 검색 범위를 확장하고, 구성 인식 훈련(composition-aware training)을 통해 인라이닝 문제를 해결합니다. 실험 결과, BScout은 높은 정밀도와 재현율을 보여 기존 방법론보다 우수한 성능을 입증했습니다.

핵심 포인트

• BScout은 위치 정보를 활용하여 매칭 후보군 검색 범위를 확장합니다.
• 구성 인식 훈련으로 인라이닝된 구성 매칭 문제를 해결합니다.
• 대규모 바이너리에서 정밀도와 재현율을 크게 향상시켰습니다.
• BinaryAI, SBridge 대비 전반적으로 높은 성능을 달성했습니다.