Herausforderungen bei der Leistung
Binärdateien, die größer als 100 MB sind, können Antwortverzögerungen oder Speicherüberlauf verursachen:
Schutzmaßnahme
- Segmentierte LadestrategieVerwendung von Richtlinien mit eingeschränktem Umfang, wie z.B. "analysiere nur .text-Segmente".
- Überwachung der Ressourcenmax_memory=4G: Konfigurieren Sie den Parameter max_memory=4G, um den Speicherverbrauch für eine einzelne Analyse zu begrenzen.
- asynchrone Verarbeitung: Fügen Sie den Parameter -background hinzu, um die Analyseaufgabe im Hintergrund laufen zu lassen.
Optimierungsschritte
- Führen Sie "Funktionskomplexität schätzen" aus, um Boilerplate-Code vor der Analyse auszuschließen.
- Aktivieren von Chunking mit dem Parameter analysis_chunk_size
- Priorisieren Sie hochwertige Ziele wie exportierte Funktionen.
Notfallprogramm
Beenden Sie den Python-Prozess mit taskkill, falls es zu Verzögerungen kommt, und überprüfen Sie ghidra_analysis.log, um den Engpass zu ermitteln.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGhidraMCP: Ein Reverse-Engineering-Tool zur Verbindung von KI mit GhidraDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Leistungsprobleme mit GhidraMCP bei großen Binäranalysen vermeiden?
