Introduction The challenge of converting low-level assembly code back into human-readable source code is a cornerstone problem in reverse engineering. In this post, we summarise recent work done at RevEng.AI that addresses this challenge through the development of foundational AI models designed for decompilation. As we shall see, this
  • naurPolski
    1·
    2 days ago

    To w sumie mogłoby być fajne narzędzie do inzynierii wstecznej starych programów, których nikt już nie rozwija.
    Ciekawe na jakich architekturach trenują ten model i czy występują różnice w jakości tłumaczenia w zależności od użytego kompilatora.
    Jest to w sumie jakaś forma statystycznego pattern-matchingu więc domyślam się, że wagi mogą być zoptymalizowane pod współczesne generatory kodu (VC, GCC, LLVM) i jakiś stary Watcom będzie gorzej dekompilowany.

    • サぺルOPMPolski
      1·
      2 days ago

      Jedno z haseł reklamowych było utrzymywanie starego oprogramowania. Ale dzisiaj stare, to równie dobrze coś co ma 2-10 lat.

      To jakie kompilatory są obsługiwane zależy od tego jak przebiega szkolenie i jakie są do niego dane. Można przecież zrobić osobne modele dla każdego. Tylko trzeba mieć wystarczająco dużo danych, które różne kompilatory są w stanie przetworzyć. Wydaje mi się, że do tych z lat 80/90 jest mało. Z jednej strony one mniej optymalizowały. Z drugiej ludzie ręcznie tam optymalizowali.

      O tym czego to forma można mówić po zrozumieniu działania tego.