Все выпуски

Дизассемблирование двоичных файлов x86 — важная, но нетривиальная задача. Дизассемблирование трудно выполнить корректно без отладочной информации, особенно на архитектуре x86, в которой инструкции переменного размера чередуются с данными. Более того, наличие непрямых переходов в двоичном коде добавляет еще один уровень сложности. Непрямые переходы препятствуют возможности рекурсивного обхода, распространенного метода дизассемблирования, успешно идентифицировать все инструкции в коде. Следовательно, дизассемблирование такого кода становится еще более сложным и требовательным, что еще больше подчеркивает проблемы, с которыми приходится сталкиваться в этой области. Многие инструменты, включая коммерческие, такие как IDA Pro, с трудом справляются с точным дизассемблированием x86. В связи с этим был проявлен определенный интерес к разработке более совершенного решения с использованием методов машинного обучения, которое потенциально может охватывать базовые, независимые от компилятора паттерны, присущие машинному коду, сгенерированному компилятором. Методы машинного обучения могут превосходитьпо точности классические инструменты. Их разработка также может занимать меньше времени по сравнению с эвристическими методами, реализуемыми вручную, что позволяет переложитьо сновную нагрузку на сбор большого представительного набора данных исполняемых файлов с отладочной информацией. Мы усовершенствовали существующую архитектуру на основе рекуррентных графовых сверточных нейронных сетей, которая строит граф управления и потоков для дизассемблирования надмножеств инструкций. Мы расширили граф информацией о потоках данных: при кодировании входной программы, мы добавляем ребра потока управления и зависимостей от регистров, вдохновленные вероятностным дизассемблированием. Мы создали открытый набор данных для идентификации инструкций x86, основанный на комбинации набора данных ByteWeight и нескольких пакетов Debian с открытым исходным кодом. По сравнению с IDA Pro, современным коммерческим инструментом, наш подход обеспечивает более высокую точность при сохранении высокой производительности в наших тестах. Он также хорошо себя показывает по сравнению с существующими подходами машинного обучения, такими как DeepDi.

Disassembly of stripped x86 binaries is an important yet non-trivial task. Disassembly is difficult to perform correctly without debug information, especially on x86 architecture, which has variablesized instructions interleaved with data. Moreover, the presence of indirect jumps in binary code adds another layer of complexity. Indirect jumps impede the ability of recursive traversal, a common disassembly technique, to successfully identify all instructions within the code. Consequently, disassembling such code becomes even more intricate and demanding, further highlighting the challenges faced in this field. Many tools, including commercial ones such as IDA Pro, struggle with accurate x86 disassembly. As such, there has been some interest in developing a better solution using machine learning (ML) techniques. ML can potentially capture underlying compiler-independent patterns inherent for the compiler-generated assembly. Researchers in this area have shown that it is possible for ML approaches to outperform the classical tools. They also can be less timeconsuming to develop compared to manual heuristics, shifting most of the burden onto collecting a big representative dataset of executables with debug information. Following this line of work, we propose an improvement of an existing RGCN-based architecture, which builds control and flow graph on superset disassembly. The enhancement comes from augmenting the graph with data flow information. In particular, in the embedding we add Jump Control Flow and Register Dependency edges, inspired by Probabilistic Disassembly. We also create an open-source x86 instruction identification dataset, based on a combination of ByteWeight dataset and a selection open-source Debian packages. Compared to IDA Pro, a state of the art commercial tool, our approach yields better accuracy, while maintaining great performance on our benchmarks. It also fares well against existing machine learning approaches such as DeepDi.

В работе приводятся результаты применения схемы очень высокой точности и разрешающей способности для получения численных решений уравнений Навье – Стокса сжимаемого газа, описывающих возникновение и развитие неустойчивости двумерного ламинарного пограничного слоя на плоской пластине. Особенностью проведенных исследований является отсутствие обычно используемых искусственных возбудителей неустойчивости при реализации прямого численного моделирования. Используемая мультиоператорная схема позволила наблюдать тонкие эффекты рождения неустойчивых мод и сложный характер их развития, вызванные предположительно ее малыми погрешностями аппроксимации. Приводится краткое описание конструкции схемы и ее основных свойств. Описываются постановка задачи и способ получения начальных данных, позволяющий достаточно быстро наблюдать установившийся нестационарный режим. Приводится методика, позволяющая обнаруживать колебания скорости с амплитудами, на много порядков меньшими ее средних значений. Представлена зависящая от времени картина возникновения пакетов волн Толмина – Шлихтинга с меняющейся интенсивностью в окрестности передней кромки пластины и их распространения вниз по потоку. Представленные амплитудные спектры с расширяющимися пиковыми значениями в нижних по течению областях указывают на возбуждение новых неустойчивых мод, отличных от возникающих в окрестности передней кромки. Анализ эволюции волн неустойчивости во времени и пространстве показал согласие с основными выводами линейной теории. Полученные численные решения, по-видимому, впервые описывают полный сценарий возможного развития неустойчивости Толмина – Шлихтинга, которая часто играет существенную роль на начальной стадии ламинарно-турбулентного перехода. Они открывают возможности полномасштабного численного моделирования этого крайне важного для практики процесса при аналогичном изучении пространственного пограничного слоя.

The paper presents the results of applying a scheme of very high accuracy and resolution to obtain numerical solutions of the Navier – Stokes equations of a compressible gas describing the occurrence and development of instability of a two-dimensional laminar boundary layer on a flat plate. The peculiarity of the conducted studies is the absence of commonly used artificial exciters of instability in the implementation of direct numerical modeling. The multioperator scheme used made it possible to observe the subtle effects of the birth of unstable modes and the complex nature of their development caused presumably by its small approximation errors. A brief description of the scheme design and its main properties is given. The formulation of the problem and the method of obtaining initial data are described, which makes it possible to observe the established non-stationary regime fairly quickly. A technique is given that allows detecting flow fluctuations with amplitudes many orders of magnitude smaller than its average values. A time-dependent picture of the appearance of packets of Tollmien – Schlichting waves with varying intensity in the vicinity of the leading edge of the plate and their downstream propagation is presented. The presented amplitude spectra with expanding peak values in the downstream regions indicate the excitation of new unstable modes other than those occurring in the vicinity of the leading edge. The analysis of the evolution of instability waves in time and space showed agreement with the main conclusions of the linear theory. The numerical solutions obtained seem to describe for the first time the complete scenario of the possible development of Tollmien – Schlichting instability, which often plays an essential role at the initial stage of the laminar-turbulent transition. They open up the possibilities of full-scale numerical modeling of this process, which is extremely important for practice, with a similar study of the spatial boundary layer.

Приведен обзор методов моделирования движения и реологических свойств крови как суспензии взвешенных частиц. Рассмотрены методы граничных интегральных уравнений, решеточных уравнений Больцмана, конечных элементов на подвижных сетках, диссипативной динамики частиц, а также агентные модели. Приведен анализ применения этих методов при расчетах на высокопроизводительных системах различной архитектуры.

Methods for modeling blood flow and its rheological properties are reviewed. Blood is considered as a particle suspencion. The methods are boundary integral equation method (BIEM), lattice Boltzmann (LBM), finite elements on dynamic mesh, dissipative particle dynamics (DPD) and agent based modeling. The analysis of these methods’ applications on high-performance systems with various architectures is presented.