C-ing Clearly: Enhanced Binary Code Explanations using C code

📄 arXiv: 2512.14500v1 📥 PDF

作者: Teodor Poncu, Ioana Pintilie, Marius Dragoi, Dragos Tantaru, Florin Brad

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-12-16

备注: 18 pages, 5 figures

💡 一句话要点

C-ing Clearly：利用C代码增强LLM对二进制代码的理解，提升代码解释能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 二进制代码分析 大型语言模型 代码摘要 漏洞检测 C代码 汇编语言 合成数据生成

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理汇编等低级语言时面临挑战，影响了二进制代码分析等任务的性能。
  2. C-ing Clearly方法通过生成包含C代码信息的合成数据，辅助LLM理解二进制代码的语义。
  3. 实验表明，基于该方法微调的LLM在二进制代码摘要和漏洞检测任务上取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)通常擅长处理高级编程语言的编码任务，但在处理诸如汇编等低级编程语言时表现欠佳。我们提出了一种名为C-ing Clearly的合成数据生成方法，该方法利用相应的C代码来增强LLM对汇编的理解。通过在我们方法生成的数据上进行微调，我们证明了LLM在二进制代码摘要和漏洞检测方面的性能得到了提高。我们的方法在不同的LLM系列和模型大小上都表现出一致的增益。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在理解和处理二进制代码方面的不足。现有的LLM在处理高级编程语言时表现出色，但对于汇编等低级语言，由于缺乏足够的训练数据和对底层硬件的理解，性能显著下降。这限制了LLM在二进制代码分析、漏洞检测和逆向工程等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用与二进制代码对应的C代码来增强LLM对二进制代码的理解。C代码提供了更高级别的抽象和语义信息，可以帮助LLM更好地理解二进制代码的功能和逻辑。通过生成包含C代码和二进制代码对应关系的合成数据，并在此数据上微调LLM，可以提高LLM在二进制代码相关任务上的性能。

技术框架：C-ing Clearly方法主要包含以下几个阶段：1)收集或生成C代码及其对应的二进制代码；2)构建合成数据集，将C代码和二进制代码进行关联，例如，将C代码作为二进制代码的解释或注释；3)使用合成数据集对LLM进行微调，使其学习C代码和二进制代码之间的映射关系；4)在下游任务（如二进制代码摘要、漏洞检测）上评估微调后的LLM的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用C代码作为桥梁，弥合了LLM在高级语言和低级语言之间的理解鸿沟。通过将C代码引入到LLM的训练过程中，可以有效地提高LLM对二进制代码的理解能力，而无需直接增加大量的二进制代码训练数据。这是一种更高效、更经济的方法。

关键设计：论文的关键设计包括：如何有效地生成C代码和二进制代码的对应关系，如何设计合成数据集的格式，以及如何选择合适的LLM进行微调。具体的技术细节（如损失函数、网络结构等）可能取决于所使用的LLM和下游任务。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过C-ing Clearly方法微调的LLM在二进制代码摘要和漏洞检测任务上取得了显著的性能提升。具体而言，在代码摘要任务上，模型生成的摘要质量得到了明显改善；在漏洞检测任务上，模型的检测准确率和召回率均有所提高。这些结果表明，该方法能够有效地提高LLM对二进制代码的理解能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于二进制代码分析、恶意软件检测、漏洞挖掘、逆向工程等领域。通过提升LLM对二进制代码的理解能力，可以自动化地分析二进制程序的行为，识别潜在的安全风险，并加速软件漏洞的修复过程。未来，该方法有望应用于更复杂的二进制代码分析任务，例如，自动生成二进制代码的文档或自动进行代码移植。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) typically excel at coding tasks involving high-level programming languages, as opposed to lower-level programming languages, such as assembly. We propose a synthetic data generation method named C-ing Clearly, which leverages the corresponding C code to enhance an LLM's understanding of assembly. By fine-tuning on data generated through our method, we demonstrate improved LLM performance for binary code summarization and vulnerability detection. Our approach demonstrates consistent gains across different LLM families and model sizes.