English(EN) Analyzing Chain of Thought (CoT) Approaches in Control Flow Code Deobfuscation Tasks

GPT-5通过思维链提示在代码反混淆方面表现出改进

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-04-28 04:00

一篇新论文探讨了使用思维链（CoT）提示来提高大型语言模型反混淆代码的能力，特别关注控制流混淆技术。该研究评估了五种最先进的模型，发现CoT提示显著增强了控制流图的结构恢复和程序语义的保持。GPT5表现出最强的性能，与零样本提示相比，在重构和语义保持方面取得了显著的进步，这表明CoT引导的LLM可以辅助逆向工程任务。 AI

影响 CoT引导的LLM在协助复杂的代码反混淆方面显示出潜力，可能减少逆向工程中的手动工作。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Seyedreza Mohseni, Sarvesh Baskar, Edward Raff, Manas Gaur · 2026-04-28 04:00

分析控制流代码混淆任务中的思维链（CoT）方法

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