报告聚焦于机器语言大模型对软件自主可控与安全可信的赋能，深入分析了当前软件生态面临的困境，提出创新解决方案并展示其应用成果，为推动软件行业发展提供了重要思路。

1. 背景：软件生态面临双重难题

自主可控难题：关键软件长期依赖国外，如PC和移动端操作系统、工业设计与控制软件等。这些软件闭源，供应链风险高，面临断供、安全和知识产权风险，自主可控难度极大。

安全可信难题：软件安全风险频发，漏洞问题层出不穷，恶意代码急剧增长，像震网病毒、MIRAI僵尸网络、WannaCry勒索病毒等，给网络安全带来巨大威胁。目标软件闭源增加了分析难度，安全问题隐藏深。

2. 关键问题：软件分析与理解困境

软件分析——二进制信息缺失：在软件开发过程中，从源代码到机器码，符号、类型、边界等信息逐步丢失。二进制程序缺乏关键信息，反编译和反汇编时需恢复这些缺失内容，增加了软件分析的难度。

软件理解——人在回路：分析软件代码功能、安全和性能时，需要人工参与语义分析，判断内存分配、加密解密、敏感数据流动等情况，但人工分析效率低且易出错。

3. 智能化方案：机器语言大模型MLM

方案简介：基于Transformer架构，通过预训练、微调、RAG知识增强和工具使用，利用海量数据和适量标注数据，实现对二进制软件的分析。这一过程涉及大规模机器语言、自然语言和源代码的多模态对齐数据，以及全自动的数据生成、标注和对齐。

关键技术突破：融合领域知识优化模型设计，融入代码领域知识；基于对比学习，使语义相似的二进制代码embedding接近；利用多模态学习，将语义空间与人类意图对齐，更准确表示二进制代码语义。

模型优势：MLM可实现全场景智能化，语义理解超越人类专家水平，能高效辅助逆向分析，在多平台、多架构下，其反汇编核心功能全面超越传统工具IDA Pro。

4. 典型应用：多领域突破创新*

软件供应链分析：细粒度、高速地比对二进制代码，检测软件一致性，助力信创国产化和老旧软件升级迁移，解决采购痛点，保护软件版权。

软件逆向分析：将黑盒二进制程序转化为白盒代码，挖掘0day、1day漏洞，突破卡脖子技术，解决破解取证难题，为软件安全提供有力支持。

5. 开启软件分析新范式**：机器语言大模型MLM作为全球首个此类模型，在软件自主可控与安全可信方面具有巨大潜力。它能有效应对软件生态面临的自主可控和安全可信难题，为软件行业的发展带来新的机遇，推动软件分析进入智能化新时代，在多领域发挥关键作用，助力产业升级与安全保障。