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reverse engineering
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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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调用图上下文可改进二进制嵌入但缺乏泛化性
一篇新的研究论文探讨了将调用图上下文纳入二进制函数嵌入模型的影响。研究发现，虽然这种过程间上下文可以提高鲁棒性，特别是对于与命名空间相关的函数，但在诸如二进制代码相似性检测等任务上的改进并不总是能泛化到其他下游任务，例如那些侧重于语法相似性的任务。研究表明，优化语义相似性可能会导致在语法任务上的性能下降。