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好早之前记录的东西了，放出来罢

在平板上用termux跑ubuntu+vim写/看代码时的记录
不日应该会改成用带gui的aidlux或者ubuntu+code-server
不知道会不会再往这上边添加东西

正常发挥的话明年年初能发一篇论文，故稍微了解了一下这些名词到底是啥orz不然也太离谱了

V1SCAN: Discovering 1-day Vulnerabilities in Reused C/C++ Open-source Software Components Using Code Classification Techniques

检测复用c/c++组件带来的1day。目前有基于版本和基于代码的方法，基于代码的方法在代码修改后复用的场景下，检测结果可能会带来大量误报和漏报。
本文结合了这两类方法

基本块

Improving Cross-Platform Binary Analysis using Representation Learning via Graph Alignment

Patch Based Vulnerability Matching for Binary Programs

工具名称：BinXray

实验
比较的工具：

Semantics-Based Obfuscation-Resilient Binary Code Similarity Comparison with Applications to Software and Algorithm Plagiarism Detection

SIGMADIFF: Semantics-Aware Deep Graph Matching for Pseudocode Diffing

工具名称：Sigmadiff

比较的工具：diaphora（目前已知仅存的伪代码diffing工具）、deepbindiff（仅存的二进制基本块级别diffing）

思想：用IR表示的过程间程序依赖图（IPDG）、DGMC匹配IPDG的结点

IR表示的优点：简洁、更丰富的语义信息、token level的细粒度、跨架构
挑战：在strip的文件里需要推断高级的特征，并可能引入噪声。

流敏感、call-site敏感的lightweight symbolic analysis提取IR语义信息：

motivating：在伪代码里找到语义等价的token级变化，忽略句法的改变。伪码层面的改变带来的挑战（感觉2、3主要还是编译的问题）1.变量重命名（但是在cots文件里应该没有这个问题？）；2.表达式合并或拆分；3.控制流变化。作者在此处进行了实验，表明伪码的diffing不适合直接使用源码diffing技术

Step1：预处理。构造IPDG，结点为IR语句，边（两种）表示控制流和数据流；语义提取，过程内符号执行算法，得到结点的特征，具体算法建议看论文
Step2: 伪代码diffing

The Software Genome Project: Venture to the Genomic Pathways of Open Source Software and Its Applications

与人类基因计划（human genome project）相似的结构来构造“软件基因计划（SGP）”。

面向题库学习，用ChatGPT 3.5，错了就寄
本文日期是乱标注的

事实证明想过只要背原题

介绍

使用过程

GUI

创建一个non-shared项目，打开BSim功能（v11.0 默认关闭）

执行CreateH2BSimDatabaseScript.java脚本，修改name和dir字段，其他不修改。
分析一个二进制文件
执行AddProgramToH2BSimDatabaseScript.java脚本，使用name.mv.db数据库。脚本执行后会把这个二进制文件的函数签名加入数据库中
在BSim的菜单栏里选择Manage Servers指定database

把当前code view窗口选定的函数和database里的进行匹配，可以设置相似阈值和置信度阈值，也可以指定条件（二进制文件名、架构、调用了xx外部函数）

得到结果

比对的结果默认包含整个database里的函数，因此也包含了该二进制文件里的函数
可以对匹配到的函数名字进行替换、比对伪代码和汇编代码

在code browser里选择bsim->code overview，选择多行进行search可以在一个result窗口查看多个函数的匹配结果

CLI

TO BE CONTINUED …

提供的脚本

可以从这些脚本（部分）去看BSim的相似度、置信度的计算规则

JAVA

• AddProgramToH2BSimDatabaseScript.java：生成当前二进制文件所有函数的BSim信息并保存到数据库
• CompareBSimSignaturesScript.java：对两个待测的函数各跑一遍（两个函数可以在不同文件），输出BSim对这两个函数的比较结果
• CompareBSimSignaturesSpecifyWeightsScript.java：基本同上
• CompareExecutablesScript.java：由两个二进制文件所有的函数相似得分，得到两个二进制的得分（实际上是把二进制文件放到数据库里进行比对，需要再看一下如何选取函数进行比较，因为GUI比较里好像无法得到1对1的结果）
  
• CreateH2BSimDatabaseScript.java：创建数据库
• DumpBSimSignaturesScript.java：导出选定函数的函数特征哈希，每条汇编有一个哈希
  
• ExampleOverviewQueryScript.java：GUI的Overview功能
• ExampleQueryClientScript.java：查询特定函数的“一些信息”（</responseinfo>之前都相同，后续打印了callee函数）
  
• GenerateSignatures.java：生成签名
• LocalBSimQueryScript.java：在database里选一个二进制和当前的二进制进行函数比对
  
• QueryFunction.java：GUI里的search功能
• QueryWithFiltersScript.java：基本同上
• UpdateBSimMetadata.java：更新数据库

Python

• DumpBSimDebugSignaturesScript.py：导出选定函数的函数和调试信息
  
• DumpBSimSignaturesScript.py：导出选定函数的函数签名哈希（与java脚本导出的哈希值不同）
  
• ExampleOverviewQueryScript.py：GUI的Overview功能
• GenerateSignatures.py：生成签名
• QueryFunction.py：GUI里的search功能

匹配的例子

由于BSim会得到多个匹配结果，并且相似度值可能都相同，函数A的结果也可能和函数B匹配到的存在重复，因此比较fn，fp等对其他工具较为不公平。

单个函数的匹配

青绿色的是函数的差异
当用光标进行选择时，粉色是bsim关注的并且产生匹配的token；淡紫色是bsim关注但是没有匹配到的token；橘色表示token不会用作匹配

以下两对的相似值分别为1和0.777

二进制文件相似度

排除了较低hitcont和较小的函数
library score：当较小的二进制在另一个二进制里全都能找到匹配则为1

用提供的脚本跑的跨架构的例子，得到的文件相似度很低

recall

由于一个待匹配函数会得到多个匹配的结果，因此把这些结果都视为匹配

1. 7zip-rar
   （GT里119个函数匹配到126个）
   
2. apache2-bin
   （GT里1198个函数匹配到829个）
   

看 https://github.com/fkie-cad/cwe_checker 的一些记录，目标是fix一个bug