10月13日（月）から17日(金)の5日間、台湾・台北で開催された国際会議「The ACM Conference on Computer and Communications Security2025（ACM CCS）」のワークショップ「Software Understanding and Reverse Engineering（SURE2025）」で、坂本法樹さん（大学院 工学研究科工学専攻 情報工学コー2年　竹内研究室）が研究発表を行いました

 

 

本会議は、 ACM（Association for Computing Machinery）のセキュリティ、監査、および制御に関する専門研究部会（SIGSAC）の主要年次会議であり、世界中から情報セキュリティの研究者、実務家、開発者、そしてユーザーが集まり、最先端のアイデアと成果を探求します。

 

 

 

 

 

研究発表の内容は以下のとおりです。

 

タイトル：「Toward Inferring Structural Semantics from Binary Code Using Graph Neural Networks」

坂本法樹（大阪電気通信大学大学院）

 

概要：本研究は、機械語プログラムを解析し、失われた「設計図」を復元するための核心となる特性を解明したものです。プログラムを「値がどこへ受け渡されるか」というデータの流れをグラフ構造として表現し、特性の異なる複数のGNNモデルを用いて比較検証を行いました。その結果、モデルごとに捉えられるプログラム上の構造的特徴（ミクロな特徴や全体の流れなど）が異なることを実証し、今後の解析技術の発展に不可欠な基礎知見を確立しました。