我们迈出了自动生成shellcode这一任务的第一步，即从自然语言注释出发，自动生成用于软件漏洞利用的、小型代码片段（shellcode）。为此，我们构建并发布了一个全新的数据集（Shellcode_IA32），其中包含具有挑战性但常见的IA32汇编指令及其对应的自然语言描述。我们采用标准的神经机器翻译（NMT）方法进行实验，以确立该任务上的基线性能水平。