研究人员探索了使用大型语言模型（LLMs）来辅助逆向工程移动软件数据格式，特别是关注iOS定位服务。尽管像Claude Opus 4.8和Codex GPT Sol 5.6这样的大型语言模型在模式重构中存在细微错误，导致直接分析不可靠，但它们在创建验证工具方面显示出实用性。在Claude的协助下开发的一个名为Extractor的Python工具，被证明能够可靠地从Apple二进制文件中恢复protobuf模式，从而能够分析iPhone的实际网络流量。 AI
影响 即使直接应用大型语言模型被证明不可靠，但它们仍可用于构建可靠的复杂软件分析工具。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了关于使用大型语言模型进行移动软件逆向工程的研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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