Die binäre Datenanalyse als wichtige Grundlagentechnologie unterstützt viele Anwendungen im Bereich der Softwareentwicklung und der Sicherheitsforschung. Mit der kontinuierlichen Ausweitung der Softwaregröße und der komplexen Entwicklung der Softwarearchitektur steht die Technologie der binären Datenanalyse vor neuen Herausforderungen. Um die aktuellen Hindernisse zu überwinden, wenden Forscher künstliche Intelligenztechnologien auf das Verständnis und die Analyse von Binärcode an. Dabei geht es darum, wie der Binärcode repräsentiert wird, d.h. wie intelligente Methoden zur Generierung von Repräsentationsvektoren für Binärcode mit semantischen Informationen verwendet und auf verschiedene Aufgaben der binären Datenanalyse angewendet werden. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die neuesten Fortschritte in der Technologie der Binärcode-Repräsentation und analysiert den Forschungsarbeitsablauf, der in zwei Teile unterteilt ist: Die Methoden zur Extraktion von Merkmalen des Binärcodes und die Methoden zum Einbetten von Merkmalen des Binärcodes. Der Bereich der Merkmalsextraktion umfasst die Definition und Klassifizierung von Merkmalen sowie den Prozess des Aufbaus von Merkmalen. Im Bereich der Merkmalseinbettung werden die Methoden je nach verwendetem Modell für das Verständnis von Text in 4 Kategorien eingeteilt und im Detail erläutert. Schließlich wird eine Zusammenfassung der allgemeinen Entwicklung der aktuellen Forschung vorgenommen und einige mögliche Forschungsrichtungen im Bereich der Technologie der Binärcode-Repräsentation betrachtet.

Binäre Analyse; Binäre Code-Repräsentation; Auswahl von Merkmalen des binären Codes; Einbetten von Merkmalen des binären Codes