Hintergrund
KI-gestützte Analysen können aufgrund von Modellbeschränkungen zu falsch positiven Ergebnissen führen. Die Beurteilungsgenauigkeit kann durch die folgenden Methoden erheblich verbessert werden:
Optimierungsstrategie
- Kreuzvalidierung mehrerer ModelleAlternate Claude and 5ire clients to compare outputs from different AIs
- kontextabhängigEingabe von Befehlen wie "Load Windows API Knowledge Base", um vor der Analyse Hintergrundinformationen hinzuzufügen.
- Analyse von SchwerpunktbeschränkungenEingrenzung des Umfangs der Überprüfung mit spezifischen Befehlen wie z. B. "nur netzwerkkommunikationsbezogene Funktionen prüfen".
Empfehlungen für die Praxis
- Priorisierung der Analyse der Importtabelle, um wichtige DLL-Aufrufe zu finden
- Analyse der Verhaltenskette verdächtiger Funktionen unter Verwendung der Richtlinie "Zurückverfolgung zum übergeordneten Aufrufer".
- Speichern des Analyseverlaufs zur späteren Verbesserung des Modelltrainings
Ergänzende Programme
Professionelle Benutzer können eigene heuristische Regeln hinzufügen, indem sie bridge_mcp_ghidra.py modifizieren
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 kann die Genauigkeit von GhidraMCP bei der Malware-Analyse optimiert werden?
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