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Large Language Models as Visualization Agents for Immersive Binary Reverse Engineering
文章总结与翻译一、文章主要内容该研究聚焦于将大型语言模型(LLM)作为可视化代理,应用于沉浸式虚拟现实(VR)环境下的二进制逆向工程(RE),旨在降低逆向工程的认知复杂度,提升分析师对程序结构的理解效率。1. 研究背景与目标二进制逆向工程是一项认知要求极高的任务,分析师需从低层次信息中构建程序高阶结构并验证假设。此前研究已开发出认知二进制逆向工程(CogBRE)VR工具,基于具身认知、外部记忆等原则辅助逆向工程。本研究进一步探索LLM能否在无需明确训练的情况下,作为具备认知意识的可视化代理,生成符合人类感知与认知设计原则的3D程序可视化结果(如调用图),以支持逆向工程中的意义构建。2. 系统架构基于Model-Context-Protocol(MCP)框架构建LLM增强型CogBRE系统,核心包含六大组件:CogBRE VR客户端:用户通过头戴式显示器和手柄在沉浸式空间交互;Nexus:作为VR客户端与数据提供者的中间代理;Oxide:模块化逆向工程分析引擎;MCP可视化服务器:将LLM指令转换为VR客户端的空间命令;MCP Oxide服务器:提供工具调用Oxide API(及其他逆向工具)回答LLM关于二进制文件的问题;MCP客户端:协调LLM与系统其他部分的交互。研究中采用OpenAI的GPT-4.1和o4-mini两种LLM,LLM通过生成JSON格式的场景几何数据传递给MC
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