Histórico
As análises assistidas por IA podem produzir falsos positivos devido às limitações do modelo. A precisão do julgamento pode ser significativamente aprimorada pelos seguintes métodos:
estratégia de otimização
- Validação cruzada de vários modelosClientes alternativos do Claude e do 5ire para comparar os resultados de diferentes IAs
- sensível ao contextoDigite comandos como "Load Windows API Knowledge Base" para adicionar informações de fundo antes de analisar.
- Análise das restrições de focoLimitar o escopo da varredura com comandos específicos, como "verificar apenas as funções relacionadas à comunicação de rede".
Recomendações para a prática
- Priorizar a análise da tabela de importação para localizar as principais chamadas de DLL
- Análise da cadeia comportamental de funções suspeitas usando a diretiva "trace back to higher level caller" (rastrear até o chamador de nível superior)
- Salvar o histórico de análise para aprimoramento posterior do treinamento do modelo
Programas suplementares
Os usuários profissionais podem adicionar regras heurísticas personalizadas modificando o bridge_mcp_ghidra.py
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 otimizar a precisão do GhidraMCP para análise de malware?
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