公开(公告)号：CN117640144A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311408727.9

申请日：2023-10-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 聂翌楠 ,  张晨宇 ,  周韶涛 ,  田秘 ,  靳佳琪 ,  杨望

IPC: H04L9/40 ,  G06F21/57 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/24 ,  G06N3/048

Abstract: 针对大漏洞库、大文件搜索的情况，本发明阐述了基于图神经网络的高效跨架构物联网固件漏洞挖掘方法，旨在针对物联网设备终端进行准确高效的、跨架构的漏洞挖掘。本发明采用局部敏感哈希的思想，在保证准确率的同时加速搜索与匹配，从而缓解网络计算给物联网设备终端计算资源带来的负担。它的实现步骤分三步：首先通过反汇编将训练集中的二进制函数转换为控制流图，对图进行特征抽取构造训练集；其次设计了基于孪生图神经网络的特征提取器，并在训练集上进行训练，用于获取每个函数对应的图嵌入；最后利用特征提取器构建漏洞图嵌入库、待检测图嵌入集，利用局部敏感哈希进行高效近邻搜索。