Nero:本文的代码和资源 源码

使用增强控制流图进行剥离二进制的神经逆向工程 这是Nero-GNN的正式实现,其原型描述于: , 和 ,“使用增强控制流图进行剥离二进制的神经逆向工程”,将出现在OOPSLA'2020, 。 我们的评估数据集和其他资源可(Zenodo)获得。这些将被使用并在下面进一步解释。 目录 要求 数据生成特定要求 以及llvmlite和llvmcpy python软件包(其他版本可能有效。3.x无效)。 (已通过6.95版测试)。 和simuvex软件包。 其他一些python软件包:scandir,tqdm,jsonpickle,parmap,python-magic,pyelftools,setproctitle。 使用适用于Linux的许可IDA-PRO安装,所有这些要求都被验证为可以在Ubuntu 20计算机上运行(甚至在Ubuntu 16上也需要更多的努力)兼容。 对于Ubunt