背景
AI支援分析では、モデルの限界により偽陽性が生じる可能性がある。判定精度は、以下の方法で大幅に向上させることができる：
最適化戦略
- マルチモデル・クロスバリデーションクロードと5ireのクライアントを交互に使用し、異なるAIからの出力を比較。
- コンテクストセンシティブ分析する前に、"Load Windows API Knowledge Base "などのコマンドを入力し、背景情報を追加する。
- 焦点制約の分析ネットワーク通信関連機能のみをチェックする」など、特定のコマンドでスキャン範囲を絞り込む。
実践への提言
- 重要なDLLコールを特定するためのインポートテーブル分析の優先順位付け
- 上位呼び出し元へのトレース」ディレクティブを使用した疑わしい関数のビヘイビアチェーン分析
- 解析履歴を保存し、その後のモデルトレーニングの改善に役立てる
補足プログラム
プロフェッショナルユーザーは、bridge_mcp_ghidra.pyを修正することで、カスタムのヒューリスティックルールを追加することができます。
この答えは記事から得たものである。GhidraMCP：AIとギドラをつなぐリバースエンジニアリングツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マルウェア解析にGhidraMCPの精度を最適化するには？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil