性能挑战
超过100MB的二进制文件可能导致响应延迟或内存溢出：
protective measure
- Segmented loading strategy：使用”仅分析.text段”等限定范围的指令
- Resource Monitoring：配置max_memory=4G参数限制单次分析内存占用
- asynchronous processing：添加–background参数使分析任务后台运行
优化步骤
- 分析前执行”估算函数复杂度”排除模板代码
- 启用analysis_chunk_size参数分块处理
- 优先处理导出函数(exported functions)等高价值目标
Emergency program
出现卡顿时通过taskkill终止Python进程，检查ghidra_analysis.log定位瓶颈
This answer comes from the articleGhidraMCP: A Reverse Engineering Tool to Connect AI with GhidraThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何避免GhidraMCP在大型二进制分析时的性能问题？
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