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Lack of Robustness in Binary Function Similarity Systems
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内容提要
本研究探讨了二元函数相似性系统在对抗性攻击下的脆弱性，提出了一种黑箱贪婪攻击方法，发现主流机器学习模型的攻击成功率高达95.81%。这表明高性能并不等于高鲁棒性，需进一步研究性能与鲁棒性的平衡。
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关键要点
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本研究探讨了二元函数相似性系统在对抗性攻击下的脆弱性。
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提出了一种黑箱贪婪攻击方法。
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研究发现主流机器学习模型的攻击成功率高达95.81%。
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高性能并不等于高鲁棒性。
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需进一步研究性能与鲁棒性之间的平衡。
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