基于深度学习的汇编代码热点识别方法、装置及介质

本申请公开了一种基于深度学习的汇编代码热点识别方法、装置及介质,方法包括：将待分析的汇编指令序列通过Transformer编码器进行特征提取，得到全局表示，将全局表示通过动态池化模块进行特征提取，得到局部特征表示，融合全局表示和局部特征表示，得到目标融合特征；将目标融合特征输入至回归预测头，输出多维偏移预测向量；基于指令偏移量确定对应的参考指令的原始指令地址，并基于原始指令地址确定汇编指令序列的目标热点代码段。本申请在识别热点指令代码时引入动态池化机制，并融合全局表示和动态池化结果，以全面捕捉指令序列的上下文信息，相较于传统使用静态分析工具的识别方式，能够有效提升预测汇编指令热点的准确性。