如何将程序的 CFG 图转换为 SimGNN 的数据格式
SimGNN 模型的数据格式包含两个主要要素：graph 和 labels。在将控制流图（CFG）转换为 SimGNN 可接受的 JSON 格式时，需要从 CFG 中提取出这两部分信息。以下是具体的构建步骤和标签特征的详细说明。
数据格式构建步骤
1. 构建 graph
graph 表示基本块（节点）之间的连接关系。可以通过遍历基本块，为每个基本块分配一个唯一的序号，并根据控制流结构连接基本块，构成图的边列表。
实现方式
- 遍历 CFG 中的每个基本块，为其分配一个唯一的序号，作为节点标识。
- 按照控制流结构添加边，以建立基本块之间的连接关系。
2. 构建 labels
labels 用于表示每个基本块的特征，通常可以反映基本块的性质。可以通过以下几种方式来构建标签，以便模型更好地识别和分析基本块的特征。
基本块类型分类
根据基本块的类型进行标签分类：
-
入口块（Entry Block）：函数的起始基本块。
- 标签值：
0
- 标签值：
-
出口块（Exit Block）：函数的结束基本块。
- 标签值：
1
- 标签值：
-
条件分支块（Conditional Block）：包含条件跳转指令的基本块。
- 标签值：
2
- 标签值：
-
循环头块（Loop Header Block）：循环结构的起始基本块。
- 标签值：
3
- 标签值：
-
其他块：不属于以上类别的基本块。
- 标签值：
4
- 标签值：
其他标签特征
除了基本块的类型标签，还可以通过以下特征进一步丰富 labels 信息，增强模型的区分能力。
1. 基本块内指令数量
- 定义：使用基本块中包含的指令数量来表示其复杂度。指令数量越多，复杂度越高。
- 实现：将基本块的指令数量直接作为标签值。例如，包含 5 条指令的基本块标签为
5。
2. 指令类型分布
- 定义：统计基本块内不同类型指令的数量（如算术运算、逻辑运算、内存访问等），作为指令的分布特征。
- 实现：
- 针对每个基本块，统计各类指令的数量，生成一个分布向量，例如
[算术=3, 逻辑=1, 内存=2]。 - 可以将这个向量平坦化，作为节点的特征标签（例如
[3, 1, 2]）。
- 针对每个基本块，统计各类指令的数量，生成一个分布向量，例如
- 应用：该分布可以反映基本块的操作类型，帮助模型识别基本块的功能。
3. 基本块的深度或层次
- 定义：标记基本块在控制流图中的层次位置，以显示其在程序结构中的相对深度。
- 实现：
- 计算每个基本块到入口块的最短路径长度，将该长度作为标签值。例如，从入口块到某基本块的最短路径长度为
2，则标签为2。
- 计算每个基本块到入口块的最短路径长度，将该长度作为标签值。例如，从入口块到某基本块的最短路径长度为
- 应用：深度标签可以帮助模型理解基本块在程序执行流程中的位置，识别逻辑层次。
总结
通过上述方式提取 graph 和 labels 信息，可以将 CFG 转换为符合 SimGNN 数据格式的 JSON 文件。这种转换方式能够最大程度地保留程序的控制流特征，提升图相似性分析的准确性。
