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摘要
混合布尔算术表达式是指混合使用了位运算符和算术运算符的表达式，其是一种先进的软件混淆技术.现有的反混淆方法虽然能够化简特定类型的混合布尔算术表达式，但是对非多项式混合布尔算术表达式仅有有限的化简效果.本文提出一种字符串到字符串的解决方案NeuSim,它通过神经网络来学习和化解非多项式混合布尔算术表达式.首先，本文分别构建基于序列到序列架构和图序列架构的神经网络模型.其次，本文生成一个大规模的非多项式混合布尔算术表达式数据集，它包含一百万个形式多样的表达式样本.在数据集上训练之后，NeuSim可以将一个非多项式混合布尔算术表达式化简为等价的简单表达式.实验结果表明，NeuSim的化简正确率是已有方法的8倍，并且其化简时间低于0.01秒.
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