लेखकों ने रिवर्स इंजीनियरिंग, एंकर-आधारित पुनर्प्राप्ति और बड़े भाषा मॉडल तर्क को जोड़कर स्ट्रिप्ड बाइनरी फ़ंक्शंस से स्रोत कोड को पुनर्प्राप्त करने के लिए एक पाइपलाइन प्रस्तुत की है।
- विधि डिकंपाइल्ड प्सूडोकोड उत्पन्न करने के बजाय डेटाबेस से स्रोत फ़ंक्शन को पहचानती है।
- Ghidra का उपयोग करके स्ट्रिंग्स, कॉन्स्टेंट्स, बाहरी कॉल और फ़ंक्शन नाम जैसे एंकर निकाले जाते हैं।
- उल्टे-सूचकांक खोज के माध्यम से उम्मीदवारों को पुनर्प्राप्त किया जाता है और डिसअसेंबली और मेटाडेटा के आधार पर एक LLM द्वारा पुनः रैंक किया जाता है।
- एक उच्च-फिडेलिटी डेटाबेस के साथ एक स्ट्रिप्ड tcpdump बाइनरी पर, विधि 95.2% असेंबली निर्देश कवरेज प्राप्त करती है।
- GitHub-आधारित डेटाबेस पर प्रयोगों ने पुनर्प्राप्ति मिस्स के कारण 35.5% औसत निर्देश कवरेज के साथ कम प्रदर्शन दिखाया।
परिणाम संकेत देते हैं कि स्रोत-स्तरीय बाइनरी पुनर्प्राप्ति उच्च-गुणवत्ता वाले डेटाबेस द्वारा समर्थित होने पर प्रभावी है।