<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">tuzsut</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Труды учебных заведений связи</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Proceedings of Telecommunication Universities</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1813-324X</issn><issn pub-type="epub">2712-8830</issn><publisher><publisher-name>СПбГУТ</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.31854/1813-324X-2025-11-1-84-98</article-id><article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">URSGXI</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">tuzsut-656</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>INFORMATION TECHNOLOGIES AND TELECOMMUNICATION</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Проблемные вопросы генетической деэволюции представлений программы для поиска уязвимостей и рекомендации по их разрешению</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Problematic Issues of a Program Representations Genetic De-evolution for Search Vulnerabilities and Recommendations for Its Resolution</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-9412-5693</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Израилов</surname><given-names>К. Е.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Izrailov</surname><given-names>K. E.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук</p></bio><email xlink:type="simple">konstantin.izrailov@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Saint-Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>03</day><month>03</month><year>2025</year></pub-date><volume>11</volume><issue>1</issue><fpage>84</fpage><lpage>98</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Израилов К.Е., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Израилов К.Е.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Izrailov K.E.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/656">https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/656</self-uri><abstract><p>Актуальность темы обосновывается отсутствием методологии реверс-инжиниринга программного обеспечения, необходимой для разрешения следующего научного противоречия области (как противопоставления потребности vs возможности): с одной стороны поиск уязвимостей наиболее эффективен в тех представлениях программы, в которых они были внедрены (например, исходный код, алгоритмы или архитектура); с другой стороны, для анализа имеется, как правило, лишь машинный код, слабо подходящий для выявления высокоуровневых уязвимостей (т.е. из более ранних представлений). Созданию составляющих данной методологии (концепции, модели, метода, алгоритмов, метрики, а также их реализаций) и посвящено основное авторское исследование, заключительный этап которого приводится в статье.</p><p>Целью настоящей статьи является обсуждение 25 проблемных вопросов (так называемая научная дискуссия), возникших в основном исследовании, посвященном развитию направления реверс-инжиниринга программного обеспечения на базе генетических алгоритмов. Основным применением результатов исследования является как получение представления программы, подходящего для экспертного (и иного) анализа на предмет наличия в нем уязвимостей, так и их непосредственный поиск встроенным сигнатурным методом. При этом разрешение даже части вопросов позволит существенно повысить эффективность такого генетического реверс-инжиниринга.</p><p>В работе использованы следующие методы: анализ результатов основного исследования для выделения проблемных вопросов, синтез путей их разрешения, а также систематизация и балльное сравнение вопросов с позиции путей устранения для общей оценки завершенности научной работы.</p><p>Детальное изучение причин возникновения каждого из вопросов позволило определить пути их разрешения, реализуемость которых обосновывает и результаты основного исследования. В частности, проблемные вопросы базируются как на отсутствии одних теоретических инструментов, необходимых для генетического реверс-инжиниринга, так и на недостаточной практической эффективности других.</p><p>Научная новизна проблемных вопросов заключается в том, что практически каждый из них озвучен впервые.</p><p>Теоретическая значимость: развитие каждого проблемного вопроса может как открыть отдельное научное исследование (или даже направление), так и получить новые значимые результаты.</p><p>Практическая значимость заключается в возможности создания программных решений по разрешению выявленных вопросов, которые могут быть также применены и для смежных задач.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The relevance of the topic is justified by the software reverse engineering methodology lack required to resolve the following scientific contradiction in the field (as a contrast between need and opportunity): on the one hand, vulnerability search is most effective in those program representations in which they were implemented (e.g. source code, algorithms or architecture); on the other hand, as a rule, only machine code is available for analysis, which is poorly suited for identifying high-level vulnerabilities (i.e. from earlier representations). The main author's study, the final stage of which is given in the article, is devoted to the creation of the this methodology elements (concept, model, method, algorithms, metrics, as well as their implementations).</p><p>The purpose of this article is to discuss 25 problematic issues (the so-called scientific discussion) that arose in the main study devoted to the software reverse engineering development based on genetic algorithms. The main application of the research results is both obtaining a program representation suitable for expert (and other) analysis for vulnerabilities, and their direct search using the built-in signature method. At the same time, resolving even a part of the issues will significantly increase the efficiency of such genetic reverse engineering.</p><p>The following methods were used in the work: the main research results analysis to identify problematic issues, ways to resolve them synthesis, as well as issues systematization and scoring from the standpoint of ways to eliminate them for an overall assessment of the scientific work completeness.</p><p>A causes of each issue detailed research allowed us to determine ways to resolve them, the feasibility of which also justifies the main research results. In particular, problematic issues are based both on some absence of theoretical tools necessary for genetic reverse engineering, and on the insufficient practical efficiency of others.</p><p>The scientific novelty of the issues lies in the fact that almost each of them is voiced for the first time.</p><p>The theoretical significance lies in the fact that the development of each problematic issue can both open a separate scientific study (or even a direction), and obtain new significant results.</p><p>The practical significance lies in the possibility of creating software solutions to resolve identified issues, which can also be applied to related tasks.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>информационная безопасность</kwd><kwd>уязвимость</kwd><kwd>программа</kwd><kwd>реверс-инжиниринг</kwd><kwd>генетический алгоритм</kwd><kwd>де-эволюция</kwd><kwd>декомпиляция</kwd><kwd>проблемные вопросы</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>information security</kwd><kwd>vulnerability</kwd><kwd>program</kwd><kwd>reverse engineering</kwd><kwd>genetic algorithm</kwd><kwd>de-evolution</kwd><kwd>decompilation</kwd><kwd>problematic issues</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Работа выполнена при частичной финансовой поддержке бюджетной темы FFZF-2025-0016</funding-statement><funding-statement xml:lang="en">The work was partially funded by the budget project FFZF-2025-0016</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гетьман А.И., Горюнов М.Н., Мацкевич А.Г., Рыболовлев Д.А. Сравнение системы обнаружения вторжений на основе машинного обучения с сигнатурными средствами защиты информации // Труды Института системного программирования РАН. 2022. Т. 34. № 5. С. 111‒126. DOI:10.15514/ISPRAS-2022-34(5)-7. EDN:LDJOUO</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Getman A.I., Goryunov M.N., Matskevich A.G., Rybolovlev D.A. A Comparison of a Machine Learning-Based Intrusion Detection System and Signature-Based Systems. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2022;34(5):111‒126. (in Russ.) DOI:10.15514/ISPRAS-2022-34(5)-7. EDN:LDJOUO</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Израилов К.Е., Гололобов Н.В., Краскин Г.А. Метод анализа вредоносного программного обеспечения на базе Fuzzy Hash // Информатизация и связь. 2019. № 2. С. 36‒44. EDN:DUIUJM</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Izrailov K.E., Gololobov N.V., Kraskin G.A. Method of Malware Analysis Based on Fuzzy Hash. Informatization and communication. 2019;2:36‒44. (in Russ.) EDN:DUIUJM</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Израилов К.Е. Концепция генетической декомпиляции машинного кода телекоммуникационных устройств // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7. № 4. С. 95‒109. DOI:10.31854/1813-324X-2021-7-4-95-109. EDN:AIOFPM</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Izrailov K. Genetic Decompilation Concept of the Telecommunication Devices Machine Code. Proceedings of Telecommunication Universities. 2021;7(4):95‒109. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2021-7-4-95-109. EDN:AIOFPM</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Израилов К.Е. Концепция генетической деэволюции представлений программы. Часть 1 // Вопросы кибербезопасности. 2024. № 1(59). С. 61‒66. DOI:10.21681/2311-3456-2024-1-61-66. EDN:CBCKRF</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Izrailov K.E. The Genetic De-Evolution Concept of Program Representations. Part 1. Voprosy kiberbezopasnosti. 2024;1(59):61‒66. (in Russ.) DOI:10.21681/2311-3456-2024-1-61-66. EDN:CBCKRF</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Израилов К.Е. Концепция генетической деэволюции представлений программы. Часть 2 // Вопросы кибербезопасности. 2024. № 2(60). С. 81‒86. DOI:10.21681/2311-3456-2024-2-81-86. EDN:JUBPML</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Izrailov K.E. The Genetic De-Evolution Concept of Program Representations. Part 2. Voprosy kiberbezopasnosti. 2024;2(60):81‒86. (in Russ.) DOI:10.21681/2311-3456-2024-2-81-86. EDN:JUBPML</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Скобцов Ю.А. От генетических алгоритмов к метаэвристикам // Информатика и кибернетика. 2021. № 1-2(23-24). С. 101‒107. EDN:ILCTUW</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Skobtsov Yu.A. From Genetic Algorithms to Metaheuristics. Informatika i kibernetika. 2021;1-2(23-24):101‒107. EDN:ILCTUW</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Тотухов К.Е., Романов А.Ю., Лукьянов В.И. Исследование эффективности работы генетических алгоритмов с различными методами скрещивания и отбора // Электронный сетевой политематический журнал "Научные труды КубГТУ". 2022. № 6. С. 98‒109. EDN:DPRWIJ</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Totukhov K.E., Romanov A.Yu., Lukyanov V.I. Investigation of the Effectiveness of Genetic Algorithms with Various Methods of Crossing and Selection. Scientific Works of the Kuban State Technological University. 2022;6:98‒109. (in Russ.) EDN:DPRWIJ</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Емельянов А.А. Рефлексивная распознающая грамматика // Вестник Волжской государственной академии водного транспорта. 2016. № 46. С. 23‒32. EDN:VPBBLP</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Emelyanov A.A. The Reflexive Recognizing Grammar. Bulletin of VSAWT. 2016;46:23‒32. (in Russ.) EDN:VPBBLP</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Буйневич М.В., Израилов К.Е. Сигнатурный поиск уязвимостей в машинном коде на базе генетической декомпиляции // Защита информации. Инсайд. 2025. № 2(122). С. 2‒11. (в печати)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Izrailov K.E., Buinevich M.V. Signature Search for Vulnerabilities in Machine Code Based on Genetic Decompilation. Zaŝita informacii. Inside. 2025;2(122):2‒11. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Микулик И.И., Уткин Л.В., Голубева И.Э. Разработка и исследование методов локальной интерпретации сиамской нейронной сети на основе объяснительного интеллекта // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ. 2020. Т. 10. С. 88‒91. EDN:SBFYYB</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mikulik I.I., Utkin L.V., Golubeva I.E. Development and Research of Methods for Local Interpretation of the Siaman Neural Network Based on Explanatory Intelligence. Mathematical methods in technics and technologies - MMTT. 2020;10:88‒91. (in Russ.) EDN:SBFYYB</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Силенко Д.И., Лебедев И.Г. Алгоритм глобальной оптимизации, использующий деревья решений для выявления локальных экстремумов // Проблемы информатики. 2023. № 2(59). С. 21‒33. DOI:10.24412/2073-0667-2023-2-21-33. EDN:MLGKOX</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Silenko D.I., Lebedev I.G. Global Optimization Algorithm That Uses Decision Trees To Find Local Extrema. Problems of Informatics. 2023;2(59):21‒33. (in Russ.) DOI:10.24412/2073-0667-2023-2-21-33. EDN:MLGKOX</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Пырнова О.А., Никоноров Д.П., Шарифуллина А.Ю. Разработка статического анализатора программного кода // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 12. С. 522‒525. EDN:AVFOIE</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pyrnova O.A., Nikonorov D.P., Sharifullina A.Yu. Development of a Static Program Code Analyzer. Nauchno-tekhnicheskii vestnik Povolzhia. 2023;12:522‒525. (in Russ.) EDN:AVFOIE</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Израилов К.Е. Исследование распределения константных значений в исходном коде программ на языке C // Труды учебных заведений связи. 2024. Т. 10. № 5. C. 119‒129. DOI:10.31854/1813-324X-2024-10-5-118-128. EDN:KARAVM</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Izrailov K.E. Constant Values Distribution Investigation in the C Programs Source Code. Proceedings of Telecommunication Universities. 2024;10(5):119‒129. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2024-10-5-118-128. EDN:KARAVM</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hu W., Chen T., Zhang N., Ma J. Adjust ELF Format for Multi-core Architecture // Proceedings of the International Conference on Electronic Computer Technology (Macau, China, 20‒22 February 2009). IEEE, 2009. PP. 388‒391. DOI:10.1109/ICECT.2009.73</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hu W., Chen T., Zhang N., Ma J. Adjust ELF Format for Multi-core Architecture. Proceedings of the International Conference on Electronic Computer Technology, 20‒22 February 2009, Macau, China. IEEE; 2009. p.388‒391. DOI:10.1109/ICECT.2009.73</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Цыганков В.А., Шабалина О.А., Катаев А.В. Исследование воздействия размера популяции на быстродействие генетического алгоритма // Известия ЮФУ. Технические науки. 2024. № 3(239). С. 168‒176. DOI:10.18522/2311-3103-2024-3-168-176. EDN:IAFWKU</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tsygankov V.A., Shabalina O.A., Kataev A.V. Investigation of the Impact of Population Size on the Performance of a Genetic Algorithm. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences. 2024;3(239):168‒176. (in Russ.) DOI:10.18522/2311-3103-2024-3-168-176. EDN:IAFWKU</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Израилов К.Е. Прогнозирование размера исходного кода бинарной программы в интересах ее интеллектуального реверс-инжиниринга // Вопросы кибербезопасности. 2024. № 4(62). С. 13‒25. DOI:10.21681/2311-3456-2024-4-13-25. EDN:NRFCND</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Izrailov K.E. Predicting the Size of the Source Code of a Binary Program in the Interests of Its Intellectual Reverse Engineering. Voprosy kiberbezopasnosti. 2024;4(62):13‒25. (in Russ.) DOI:10.21681/2311-3456-2024-4-13-25. EDN:NRFCND</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Буйневич М.В., Израилов К.Е. Авторская метрика оценки близости программ: приложение для поиска уязвимостейс помощью генетической деэволюции // Программные продукты и системы. 2025. Т. 38. № 1. С. 197–206. DOI:10.15827/0236-235X.149.197-206</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Izrailov K.E., Buinevich M.V. Author's metric for assessing proximity of programs: application for vulnerability search using genetic de-evolution. Software &amp; Systems. 2025;38(1):197–206. (in Russ.) DOI:10.15827/0236-235X.149.197-206</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Пикалов М.В., Письмеров А.М. Настройка параметров генетического алгоритма при помощи анализа ландшафта функции приспособленности и машинного обучения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2024. № 2(238). С. 221‒228. DOI:10.18522/2311-3103-2024-2-221-228. EDN:EFIXDB</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pikalov M.V., Pismerov A.M. Genetic Algorithm Parameter Tuning Using Exploratory Landscape Analysis and Machine Learning. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences. 2024;2(238):221‒228. (in Russ.) DOI:10.18522/2311-3103-2024-2-221-228. EDN:EFIXDB</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Pan Z., Yan Y., Yu L., Wang T. Identification of binary file compilation information // Proceedings of the IEEE 5th Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference (Chongqing, China, 16‒18 December 2022). IEEE, 2022. PP. 1141‒1150. DOI:10.1109/IMCEC55388.2022.10019958</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pan Z., Yan Y., Yu L., Wang T. Identification of binary file compilation information. Proceedings of the IEEE 5th Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference, 16‒18 December 2022, Chongqing, China. IEEE; 2022. p.1141‒1150. DOI:10.1109/IMCEC55388.2022.10019958</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kotenko I., Izrailov K., Buinevich M. Analytical Modeling for Identification of the Machine Code Architecture of Cyberphysical Devices in Smart Homes // Sensors. 2022. Vol. 22. Iss. 3. P. 1017. DOI:10.3390/s22031017. EDN:WPXNDJ</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kotenko I., Izrailov K., Buinevich M. Analytical Modeling for Identification of the Machine Code Architecture of Cyberphysical Devices in Smart Homes. Sensors. 2022;22(3):1017. DOI:10.3390/s22031017. EDN:WPXNDJ</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kotenko I., Izrailov K., Buinevich M. The Method and Software Tool for Identification of the Machine Code Architecture in Cyberphysical Devices // Journal of Sensor and Actuator Networks. 2023. Vol. 12. Iss. 1. PP. 11. DOI:10.3390/jsan12010011. EDN:POQUEB</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kotenko I., Izrailov K., Buinevich M. The Method and Software Tool for Identification of the Machine Code Architecture in Cyberphysical Devices. Journal of Sensor and Actuator Networks. 2023;12(1):11. DOI:10.3390/jsan12010011. EDN:POQUEB</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Beckman B., Haile J. Binary Analysis with Architecture and Code Section Detection using Supervised Machine Learning // Proceedings of the IEEE Security and Privacy Workshops (San Francisco, USA, 21‒21 May 2020). IEEE, 2020. PP. 152‒156. DOI:10.1109/SPW50608.2020.00041</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Beckman B., Haile J. Binary Analysis with Architecture and Code Section Detection using Supervised Machine Learning. Proceedings of the IEEE Security and Privacy Workshops, 21‒21 May 2020, San Francisco, USA. IEEE; 2020. PP. 152‒156. DOI:10.1109/SPW50608.2020.00041</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit23"><label>23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гусенко М.Ю. Создание обобщенной нотации программного интерфейса процессоров x86 для автоматизированного построения дизассемблера // Программные системы и вычислительные методы. 2024. № 2. С. 119‒146. DOI:10.7256/2454-0714.2024.2.70951. EDN:EJJSYT</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gusenko M.Yu. Creating a Common Notation of the X86 Processor Software Interface for Automated Disassembler Construction. Software systems and computational methods. 2024;2:119‒146. (in Russ.) DOI:10.7256/2454-0714.2024.2.70951. EDN:EJJSYT</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit24"><label>24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Долидзе А.Н. Обзор специфических функций языка FBD на примере программируемых реле LOGO! // Инженерный вестник Дона. 2022. № 11(95). С. 1‒10. EDN:UZGJVM</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dolidze A.N. Overview of the Specific Functions of the FBD Language on the Example of Programmable Relays Logo! Engineering journal of Don. 2022;11(95):1‒10. (in Russ.) EDN:UZGJVM</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit25"><label>25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ding S.H.H., Fung B.C.M., Charland P. Asm2Vec: Boosting Static Representation Robustness for Binary Clone Search against Code Obfuscation and Compiler Optimization // Proceedings of the IEEE Symposium on Security and Privacy (San Francisco, USA, 19‒23 May 2019). IEEE, 2019. PP. 472‒489. DOI:10.1109/SP.2019.00003</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ding S.H.H., Fung B.C.M., Charland P. Asm2Vec: Boosting Static Representation Robustness for Binary Clone Search against Code Obfuscation and Compiler Optimization. Proceedings of the IEEE Symposium on Security and Privacy, 19‒23 May 2019, San Francisco, USA. IEEE; 2019. p.472‒489. DOI:10.1109/SP.2019.00003</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit26"><label>26</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Смольянинова М.О., Сидорова О.А. Об основных парадигмах современного программирования // Оригинальные исследования. 2023. Т. 13. № 7. С. 109‒113. EDN:GJRBFF</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Smolyaninova M.O., Sidorova O.A. About the Main Paradigms of Modern Programming. Originalnye issledovaniia. 2023;13(7):109‒113. (in Russ.) EDN:GJRBFF</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
