编译本机应用程序时，可以配置不同的编译器标志或优化级别。这个选择取决于不同的要求。例如，如果应用程序二进制文件打算用于最终版本，则应针对执行速度和效率设置标志和优化设置。或者，如果应用程序用于调试目的，则应相应配置调试标志，通常涉及少量代码优化或不涉及代码优化。但是，无法轻松地从编译的二进制文件中提取此信息。尽管如此，在比较不同的二进制文件时，确保相同的编译器和编译标志尤其重要，以避免分析不准确或不可靠。不幸的是，要了解使用了哪些标志和优化，需要深入了解目标体系结构和所使用的编译器。在本研究中，我们提出了两种深度学习模型，用于检测已编译二进制文件中的编译器和优化级别。我们研究的优化级别是 x86_64、AArch64、RISC-V、SPARC、PowerPC、MIPS 和 ARM 架构中的 O0、O1、O2、O3 和 Os。另外，对于x86_64和AArch64架构，我们还判断编译器是GCC还是Clang。我们创建了包含超过 76000 个二进制文件的数据集并将其用于训练。我们的实验表明，检测编译器的准确度超过 99.95%，检测优化级别的准确度在 92% 到 98% 之间（具体取决于架构）。此外，我们还分析了数据量极其有限时准确率的变化。我们的研究表明，可以以函数级粒度准确检测编译器标志设置和优化级别。



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