바이너리 코드와 함수 이름 간의 관계를 더 깊이 이해하기 위해, 다음과 같은 추가 분석을 수행할 수 있다. 첫째, 세부적인 코드 분석을 통해 함수의 동작을 이해하고, 이를 기반으로 함수 이름의 의미를 파악할 수 있다. 예를 들어, 함수의 제어 흐름 그래프(Control Flow Graph, CFG)와 데이터 흐름 그래프(Data Flow Graph, DFG)를 분석하여 함수의 입력과 출력, 그리고 내부 로직을 시각화할 수 있다. 이러한 시각화는 함수 이름이 어떻게 코드의 특정 동작을 반영하는지를 명확히 보여줄 수 있다.
둘째, 자연어 처리(NLP) 기법을 활용하여 함수 이름과 관련된 문맥을 분석할 수 있다. 예를 들어, 함수 이름과 관련된 주석이나 문서화된 내용을 수집하여, 함수 이름이 어떤 의미를 가지는지에 대한 패턴을 발견할 수 있다. 이를 통해 함수 이름의 의미와 바이너리 코드의 특정 부분 간의 관계를 더 명확히 할 수 있다.
셋째, 기계 학습 모델을 활용하여 함수 이름과 바이너리 코드 간의 관계를 학습할 수 있다. 예를 들어, BLens와 같은 모델을 사용하여 다양한 바이너리 코드의 패턴을 학습하고, 이를 통해 함수 이름을 예측하는 데 필요한 특징을 추출할 수 있다. 이러한 접근은 함수 이름 예측의 정확성을 높이는 데 기여할 수 있다.