一种基于神经网络的裸机固件自动分析方法及系统

本发明提供一种基于神经网络的裸机固件自动分析方法及系统，方法包括：搜集已知裸机固件以构建裸机固件知识库；获取已知裸机固件的二进制文件进行反汇编以进行特征提取和编码流程；搭建多模态神经网络模型，将编码后的特征向量和设备厂商、设备型号划分为训练集、验证集和测试集；对待测裸机固件采用与训练阶段一致的特征提取和编码流程，生成特征向量；将特征向量输入已训练好的多模态神经网络模型，识别出待测裸机固件的设备厂商和设备型号；从裸机固件知识库中检索出待测裸机固件对应的已知漏洞信息。本发明提供的一种基于神经网络的裸机固件自动分析方法及系统，通过提取裸机固件中的二进制特征并结合深度学习模型，实现高效的裸机固件识别。