摘要
我们迈出了自动生成shellcode这一任务的第一步，即从自然语言注释出发，自动生成用于软件漏洞利用的、小型代码片段（shellcode）。为此，我们构建并发布了一个全新的数据集（Shellcode_IA32），其中包含具有挑战性但常见的IA32汇编指令及其对应的自然语言描述。我们采用标准的神经机器翻译（NMT）方法进行实验，以确立该任务上的基线性能水平。
代码仓库
dessertlab/Shellcode_IA32
官方
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| code-generation-on-shellcode-ia32 | LSTM-based Sequence to Sequence | BLEU-4: 62.97 Exact Match Accuracy: 51.55 |