2024 · 会议论文
LLM4Decompile：使用大语言模型反编译二进制代码
LLM4Decompile: Decompiling Binary Code with Large Language Models
训练语言模型将汇编反编译为 C，并改进 Ghidra 伪代码，以恢复函数能否重新编译并正确执行为评估目标。
研究范围与局限
论文实验限定于 x86 平台的 C 代码和函数级基准。通过抽样测试重新执行，不代表整程序等价或恢复了原始源码。仓库后续版本应与 2024 年论文区分。
与本合集的关联
直接研究 LLM 反编译，可作为评估智能体生成或改进伪代码的具体基线。
发表与核查详情
- 发表载体
- EMNLP 2024
- 发表状态
- 会议论文
- 出版／提交日期
- 2024 年 11 月
- 日期依据
- ACL 会议论文集的出版月份。
- arXiv 首次提交
- 2024 年 3 月 8 日
- arXiv
- 2403.05286
- 已核对的 arXiv 版本
- v3
- DOI
- 10.18653/v1/2024.emnlp-main.203
出版日期采用会议论文集月份；arXiv 首次提交日期单独记录。
来源核查于
本合集仅核对来源，未重新运行论文实验。请通过原始论文或 BibTeX 引用原作者。