~/AI AGENTS/using-deepseek-and-qwen-local-models-for-binary-reverse-engineering

Sử dụng DeepSeek và các mô hình cục bộ Qwen để dịch ngược mã máy

Các nhà nghiên cứu đã triển khai một hệ thống đa tác nhân theo cấp bậc, trong đó mô hình điều phối DeepSeek quản lý bốn mô hình cục bộ nhỏ hơn Qwen3.5-9B để dịch ngược thành công mã máy thành mã Python đã qua kiểm thử. Hệ thống sử dụng một cơ chế oracle để chạy các trường hợp kiểm thử và xác minh tính chính xác trước khi nộp kết quả cuối cùng. Thử nghiệm này chứng minh một phương pháp thiết thực, tiết kiệm chi phí cho các tác vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp bằng cách tận dụng một mô hình tiên tiến mạnh mẽ để điều phối các mô hình cục bộ nhỏ hơn và rẻ hơn. Điều này mở ra khả năng dịch ngược nâng cao cho nhiều nhà phát triển và nhà nghiên cứu hơn. Trong quá trình này, mô hình điều phối đã tự động chỉnh sửa các câu lệnh của mô hình nhân viên và thậm chí viết một công cụ tra cứu tùy chỉnh khi các nhân viên gặp khó khăn với chữ ký hàm và bố cục bộ nhớ. Tuy nhiên, đối với các tác vụ nhỏ hơn, việc phối hợp nhóm đã tạo thêm chi phí vận hành, tốn nhiều thời gian và tiền bạc hơn so với việc chỉ chạy riêng mô hình điều phối.

## KIẾN THỨC NỀN

Dịch ngược mã máy là quá trình phân tích mã máy đã được biên dịch để hiểu rõ chức năng của nó, thường dùng cho mục đích kiểm toán bảo mật hoặc tương thích phần mềm. Các hệ thống mô hình ngôn ngữ lớn đa tác nhân theo cấp bậc sử dụng một mô hình cấp cao để lập kế hoạch và giám sát các mô hình cấp thấp hơn, kết hợp khả năng suy luận cấp cao với việc thực thi phi tập trung.

## TÀI LIỆU THAM KHẢO

## TỪ KHÓA

#AI Agents#Reverse Engineering#Local LLMs#DeepSeek#Qwen

$ subscribe --daily

Sử dụng DeepSeek và các mô hình cục bộ Qwen để dịch ngược mã máy | Daily News