В статье рассматривается подход к анализу вредоносного ПО с использованием локальной языковой модели, Ghidra и Neo4j. Такой вариант помогает проводить реверс-инжиниринг без передачи данных в облачные сервисы.

В материале предлагается использовать локальную LLM для анализа вредоносного ПО вместо облачных сервисов. В связке с ней применяются Ghidra как фреймворк для реверс-инжиниринга и Neo4j как графовая база данных. Подход позволяет автоматизировать анализ вредоносных программ и снизить риск утечки данных в облако.

Источники 1
  • Автоматизация реверс-инжиниринга с помощью локальной LLM Habr AI
    Автоматизация реверс‑инжиниринга через локальную LLM
    
    Облачные LLM сливают IOC в общие базы и цензурят описание опасных модулей.  Реализуем анализатор вредоносного программного обеспечения с помощью локальной LLM, Ghidra и Neo4j. Читать далее
    
    #ml #reverse_engineering #python #infosec | @habr_ai