Clasificación de funciones en binarios ELF mediante autoencoders multicapa y análisis de programas.

Lin Jiang, Hong Christian
Roldán Gómez, José (dir.) ; Rodríguez Fernández, Ricardo Julio (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2025
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos

Máster Universitario en Ingeniería Informática

Resumen: El objetivo es desarrollar un sistema basado en aprendizaje automático para clasificar funciones extraídas de binarios de Linux (formato ELF), con el fin de identificar similitudes entre ellas, incluso cuando provienen de arquitecturas distintas o han sido compiladas con diferentes opciones. Para ello, se emplearán modelos de representación y análisis estructural del código binario que permitan entrenar {\em autoencoders} multicapa capaces de generar {\em embeddings} representativos de cada función. El trabajo aborda el reto de comparar funciones compiladas sin información simbólica, lo que dificulta los enfoques clásicos basados en nombres o estructuras conocidas.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master