Anwendungsszenario
Die Sicherheitsforschung erfordert eine systematische Erkennung potenzieller Schwachstellen in Binärdateien:
Effiziente Programme
- Gemustertes ScannenEingabe von Standard-Exploit-Befehlen wie z. B. "check for CWE-121 stack overflow".
- Analyse des AnrufdiagrammsVisualisierung von Punkten, an denen die Sicherheitsgrenze überschritten wird, mit Hilfe von "Hazard Function Propagation Mapping".
- Patch-VergleichSuche nach behobenen Schwachstellen durch "Vergleich der Funktionsunterschiede 1.0/2.0".
Optimierung des Arbeitsablaufs
- Führen Sie zunächst die Grundprüfung "Alle Speicheroperationen markieren" durch.
- Verwenden Sie "deep audit malloc call chain" für Module mit hohem Risiko.
- AI-Konfidenzwerte beim Exportieren von Berichten einbeziehen
fortgeschrittene Fähigkeit
Ändern Sie vulnerability_patterns.json, um benutzerdefinierte Schwachstellenmerkmale zur Unterstützung branchenspezifischer Standards hinzuzufügen.
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 lässt sich der Einsatz von GhidraMCP in Szenarien zum Abbau von Schwachstellen maximieren?
