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新基准CREBench测试LLM在密码逆向工程中的能力
研究人员推出了CREBench，这是一个旨在评估大型语言模型（LLM）在密码二进制逆向工程领域能力的新基准。该基准包含432个挑战，源自标准密码算法和不安全密钥使用场景，难度各异。在评估中，GPT-5.4在八个前沿LLM中表现最强，得分64.03（满分100），在59%的挑战中成功恢复了flag，但人类专家仍以92.19的得分保持显著优势。
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LLM 应用于恶意软件分析以进行 CFF 去混淆
一篇新博文详细介绍了如何利用大型语言模型 (LLM) 进行恶意软件分析，特别是专注于控制流平坦化 (CFF) 技术的去混淆。这种方法旨在提高分析复杂恶意软件代码的效率和有效性。