다중해석을 위한 증명 기반 역컴파일 프레임워크
본 논문은 기존 역공학 도구가 단일 가변 IR에 의존해 확장성과 정밀성 사이에서 타협을 강요한다는 문제를 지적하고, 이를 해결하기 위해 증명 기반 상위집합 역컴파일(PGSD)이라는 선언적 프레임워크를 제안한다. PGSD는 바이너리에서 파생된 사실들을 관계형 스토어에 단조적으로 누적하고, 모호한 해석을 후보 집합으로 보존한다. 구현체인 Manifold는 Rust와 Datalog로 35K 라인 규모의 파이프라인을 구축해 ELF 바이너리를 CompC…
저자: Chang Liu, Yihao Sun, Thomas Gilray
본 논문은 현대 컴파일러가 채택한 다중패스·중간표현(IR) 기반 설계 원칙을 역공학에 적용하여, 기존 디컴파일러가 가지고 있던 ‘단일 가변 IR’ 의존성과 확장성·정밀성 사이의 트레이드오프 문제를 근본적으로 해결하고자 한다. 이를 위해 저자들은 **증명 기반 상위집합 역컴파일(PGSD)** 라는 형식적 프레임워크를 정의한다. PGSD는 바이너리에서 추출된 저수준 사실들을 관계형 스토어에 단조적으로 누적하고, 각 패스는 Datalog 규칙 혹은 순수 파생 규칙으로 새로운 사실을 추가한다. 중요한 점은 **증명 토큰(provenance token)** 을 이용해 N
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