随着物联网技术的快速发展,为了保障数据安全性,加密技术的应用范围从单一架构的桌面程序扩展到了X86、ARM、MIPS等多架构下的物联网设备应用。另一方面,加密技术的恶意利用却严重威胁了网络安全,比如恶意软件利用加密技术对抗杀毒软件的查杀、勒索软件对文件进行恶意加密、僵尸网络利用加密流量逃避流量检测等。实现跨架构密码算法识别可以为恶意软件逆向分析、僵尸网络家族鉴别等提供支持。然而,现有的密码算法识别技术普遍只考虑了单一架构,无法完成X86、ARM、MIPS等跨架构下的识别工作。为实现跨架构密码算法识别,本文面向中间语言的语义相似性,对密码算法识别方法展开研究,设计实现了跨架构密码算法分类识别模型。本文主要的研究工作和创新点如下:1、提出了一套跨架构中间语言文件预处理策略。为了使本文提出的技术能够适用于多种架构,对中间语言文件数据格式进行统一化的预处理。反编译X86、ARM、MIPS三种架构下的二进制程序得到中间语言文件,根据其特点以及密码类程序本身的特性,按照清除无关信息、函数内联、统一文件格式等三种策略进行数据预处理,解决了不同架构下二进制程序反编译得到的中间语言文件格式不统一问题。2、设计实现了面向中间语言的语义提取模型IR2Vec。为实现对中间语言指令的语义提取,基于PV-DM模型,设计了符合中间语言特点的指令语义嵌入模型。在训练阶段,使用滑动窗口,利用指令的上下文关系对模型进行训练调参。IR2Vec能够将中间语言代码转化成包含语义信息的指令向量。处理中间语言指令时,针对不同指令类别,采取不同的处理方法,从而提升了指令嵌入的准确性。3、设计实现了密码算法分类识别模型Trans CC。为实现密码算法的准确识别,基于Transformer模型,设计了针对密码算法指令序列的深层语义提取和密码函数语义分类的识别模型。在中间语言指令嵌入的基础上引入位置编码和注意力机制来获取函数嵌入,利用全连接网络和softmax分类器实现密码函数的语义分类,最终实现程序中密码算法的精确识别。本文首先通过对程序的中间语言进行统一化处理来消除不同架构的差异性,然后利用深度学习模型把中间语言代码转换成函数嵌入,为跨架构密码算法识别提供了新的技术途径。实验结果表明,本文对测试样本中的密码算法识别取得了良好的效果,实现了跨架构密码算法识别,在一定程度上具备跨编译器和抗优化的密码算法识别能力。