Изложены результаты исследования способа идентификации архитектуры процессора исполняемого кода на базе машинного обучения. Во второй части цикла статей производится синтез трехэтапной схемы способа и соответствующего программного средства. Описывается функциональный и информационный слой архитектуры последнего, а также режимы его работы. Осуществляется базовое тестирование средства и приводятся результаты его работы. На примере идентификации файлов с машинным кодом различных архитектур обосновывается работоспособность предлагаемых способа и программного средства.
This article shows us the study results of a method for identifying the processor architecture of an executable code based on machine learning. In the second part of the series of articles, a three-stage scheme of the method and the corresponding software are synthesized. The functional and information layer of the architecture of the tool, as well as its operation modes, are described. Basic testing of the tool is carried out and the results of its work are given. By the example of identification of files with machine code of various architectures, the efficiency of the proposed method and means is substantiated.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.