Desafios de desempenho
Arquivos binários com mais de 100 MB podem causar atrasos na resposta ou estouro de memória:
medida de proteção
- Estratégia de carregamento segmentadoUso de diretivas de escopo limitado, como "analisar somente segmentos de texto".
- Monitoramento de recursosConfigure o parâmetro max_memory=4G para limitar o uso de memória para uma única análise.
- processamento assíncronoAdicionar o parâmetro -background para fazer com que a tarefa de análise seja executada em segundo plano.
Etapas de otimização
- Execute "Estimate Function Complexity" (Estimar complexidade da função) para excluir o código boilerplate antes da análise
- Ativar a fragmentação com o parâmetro analysis_chunk_size
- Priorizar metas de alto valor, como funções exportadas.
Programa de emergência
Encerre o processo Python pelo taskkill em caso de atraso e verifique o ghidra_analysis.log para localizar o gargalo.
Essa resposta foi extraída do artigoGhidraMCP: uma ferramenta de engenharia reversa para conectar IA com GhidraO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar problemas de desempenho com o GhidraMCP para grandes análises binárias?
