成果简介
    针对固件源码难以获取、编译和代码混淆干扰、底层指令架构多样等现实挑战，融合AI驱动的代码相似性分析引擎和漏洞预测模型，研制物联网固件漏洞智能检测平台，支持闭源场景下架构无关混淆对抗的固件漏洞智能挖掘和分析。该平台可接收二进制固件镜像、二进制文件或源代码作为输入，自动执行固件解包和二进制逆向解析，提取并构建函数级混合表示视图，利用线下训练生成的架构无关代码相似性分析引擎，与漏洞数据库进行匹配以扫描安全漏洞。此外，平台集成多种漏洞智能预测模型，支持二进制代码和源代码层面上的函数级漏洞预测和风险评估。

平台主要特色：
1.支持多种类型固件Image自动解包和x86、x64、arm等主流架构二进制解析
2.支持函数清单、汇编指令、反编译代码、控制流图、函数调用图等逆向信息抽取
3.支持函数级上编译配置信息（如编译器、优化选项）智能识别
4.支持可疑阈值等参数配置，以及逆向解析和漏洞检测结果过滤等功能
5.支持面向二进制和C/C++源代码的漏洞预测和风险评估