BinMirror：基于行为规范引导的程序合成实现二进制反混淆

AI 摘要

BinMirror 提出了一种新的二进制反混淆方法，将反混淆视为行为规范引导的程序合成任务，利用动态执行轨迹和交互快照作为行为规范，通过 LLM 合成可读的源代码。在 150 万个混淆二进制上的评估显示，其单元测试 Pass@1 达 74.5%，并将恶意软件检测准确率提升 33.3%，F1 分数提升 37.1%。该方法避免了传统反编译流程中高层语义丢失的问题，为安全分析提供了实用工具。

正文节选

Behavior Specification-Guided Program Synthesis for Binary Deobfuscation Abstract Deobfuscation is critical for reverse engineering and security analysis, as it restores readability and analyzability to obfuscated code. However, existing research primarily targets source-code deobfuscation, leaving binary-level deobfuscation, a more critical task given the unavailability of source code in real-world scenarios, largely underexplored. Current binary deobfuscation methods typically decompile binari

发布时间：2026-08-24 12:00

抓取时间：2026-08-24 14:24

来源机构：arXiv