KHash重磅推出
KHash是一种由腾讯安全科恩实验室自研，用于二进制文件相似性比较的哈希。
KHash利用语义嵌入向量化算法，将文件转换成一种紧凑的表示方式，可以快速计算二进制文件之间的相似度，从而提供给用户更快速、准确的相似文件搜索能力。
值得一提的是，此前KHash已经于腾讯内部业务中稳定应用并取得了显著的效果。现科恩将KHash上线至二进制安全智能分析平台—BinaryAI（binaryai.cn），正式向外部用户提供体验试用，并开放SDK（详见后文）以供用户批量自动化获取二进制文件KHash。
KHash优势
在文件哈希技术领域，现有方案主要分为两类：一类是基于二进制文件元数据（如SSDeep、TLSH、VHash），另一类是基于二进制文件反编译/反汇编（如BinDiff、DeepBinDiff、PSSO）。然而，这些方案往往无法兼顾丰富的语义特征与合适的时间性能开销，导致在大规模二进制分析场景之上性能表现差或无法使用。
为了解决这一问题，KHash作为一种创新型的基于函数语义向量特征的快速哈希方法，通过提取函数语义特征，将任意有效二进制文件哈希到固定长度特征表示之上，从而实现大规模二进制数据集下的快速二进制文件相似性分析，具有高准确性与鲁棒性。
与SSDeep、TLSH等传统相似度哈希算法相比，KHash最大的优势在于其保持语义一致性的能力。无论是跨操作系统、CPU架构还是编译器选项，KHash都能准确地计算二进制文件的相似度。
KHash应用场景
1、威胁情报场景
KHash可以用于威胁情报中的恶意样本分析场景，例如通过计算目标文件与已知恶意软件的相似度，判断目标文件是否为恶意软件，以及自动化恶意样本基因分析，家族同源分析等。
2、开发安全场景
KHash可以在无源码的情况下，识别是否存在抄袭。通过计算目标文件和已知软件的相似度，有效检测是否存在抄袭行为。
KHash使用示例
用户可将二进制文件上传到BinaryAI（binaryai.cn），等待分析结束后，在分析结果页的 “相似文件” 结果处查看当前文件的KHash及其相似文件的SHA256、基础信息、KHash。该功能可以帮助用户分析一批二进制文件间的相似性，可以用于软件同源分析、恶意样本聚类等安全分析场景中。
下面以BinaryAI首页示例文件为例。
a2ps-4.14_gcc-7.3.0_x86_32_O3_a2ps.elf
这是一个使用gcc-7.3.0编译器，在x86-32位架构上，以O3优化级别编译的a2ps文件。分析结果页的“相似文件”结果展示了其KHash值，并展示BinaryAI线上数据范围中相似度从高到低的前100个结果。
以下为当前与该文件相似度（相似度88.28%）最高的文件
a2ps-4.14_clang-5.0_mips_64_O2_a2ps.elf
它是使用clang-5.0编译器，在MIPS-64位架构上，以优化级别O1编译的a2ps文件。从相似文件列表中可以看出，其他二进制文件相似度明显低于该文件，体现了KHash在跨架构、编译优化等情况下也能准确查找到相似文件。
用户可以参考以下代码，用KHash计算二进制文件的相似度：
def khash_similarity(khash_a: str, khash_b: str):
SDK批量获取文件KHash
用户可以通过SDK批量获得二进制文件的KHash，可在自定义的二进制文件范围内通过KHash计算二进制文件间相似度。
SDK地址：https://github.com/binaryai/sdk/releases/tag/v0.8.1
SDK/API相应的Token权限已通过BinaryAI科研合作计划向国内高校、科研院所等团队、个人开放。申请方式详见：携手共研｜BinaryAI合作计划启动，面向广大学者开放底座能力
更多业务体验
BinaryAI的算法引擎核心能力已同步落地应用于腾讯安全多款产品，包括：
腾讯安全威胁情报TIX与攻击面管理ASM（tix.qq.com）
腾讯云二进制软件成分分析BSCA（限时流量赠送活动进行中：cloud.tencent.com/product/bsca）
腾讯主机安全云镜（腾讯主机安全（云镜）兵器库：斩杀挖矿木马的利剑-BinaryAI引擎）
此外，科恩实验室始终以积极的姿态探索软件安全领域和前沿AI结合的科研落地，推动成果转化以解决产业痛点问题。
欢迎访问 https://www.binaryai.cn 或 阅读原文 前往体验！
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