バイナリ解析は重要な基盤技術として、ソフトウェア工学およびセキュリティ研究分野の多くの応用を支えている。ソフトウェアの規模が拡大し、ソフトウェアシステムのアーキテクチャが複雑に進化する中で、バイナリ解析技術は新たな課題に直面している。既存のボトルネックを打破するために、研究者は人工知能技術をバイナリコードの理解と解析に応用しており、その核心はバイナリコードをどのように表現するかにある。すなわち、知能的な手法を用いて意味情報を含む表現ベクトルを生成し、それをさまざまなバイナリ解析の下流タスクに適用することである。本論文は現段階におけるバイナリコード表現技術の研究最新動向を調査・分析し、既存の関連研究の作業フローをバイナリコード特徴抽出方法とバイナリコード特徴埋め込み方法の二つに分けて紹介する。特徴抽出部分は主に特徴の定義と分類および特徴構築を含む。まず特徴の抽象的な定義と分類を体系的に述べ、次に特徴の具体的な表現構築過程を詳細に紹介する。特徴埋め込み部分では、使用されるさまざまな知能的意味理解モデルに基づき、テキスト埋め込みモデルとグラフ埋め込みモデルの利用状況を分類基準とし、埋め込み方法を4つの類型に分けて紹介する。最後に既存研究の全体的な発展方針を総括し、バイナリコード表現技術に関連する潜在的な研究方向を展望する。

バイナリ解析;バイナリコード表現;バイナリコード特徴抽出;バイナリコード特徴埋め込み