优化大模型以服务于iOS逆向工程

聊天吹水
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优化大模型以服务于iOS逆向工程的详细步骤及学习资源

数据收集和预处理

1. 收集数据

  • 代码示例：
  • 文档和博客：
  • 研究论文：

2. 数据预处理

模型微调

1. 选择预训练模型

2. 设置微调环境

3. 微调模型

模型评估和优化

1. 评估模型

2. 优化模型

具体示例和工具

1. 数据集示例

2. 使用工具

示例代码

数据预处理示例

import os
import json

# 假设数据存储在一个JSON文件中，每条记录包含代码和注释
data_path = 'path/to/your/data.json'

def load_data(data_path):
    with open(data_path, 'r') as file:
        data = json.load(file)
    return data

data = load_data(data_path)

# 清洗和格式化数据
cleaned_data = []
for item in data:
    code = item['code']
    comment = item['comment']
    # 去除不相关内容的逻辑
    cleaned_data.append((code, comment))

# 保存清洗后的数据
with open('path/to/cleaned_data.json', 'w') as file:
    json.dump(cleaned_data, file)

微调模型示例

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 加载和处理数据
train_data = load_data('path/to/cleaned_data.json')

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)

# 创建Trainer实例
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_data,
)

# 开始微调
trainer.train()

通过这些步骤和资源，你可以有效地优化大模型以适用于iOS逆向工程领域。

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要优化大模型以处理iOS程序的ollvm混淆（Obfuscator-LLVM），需要进行以下几个步骤：

数据收集和预处理

  1. 收集混淆前后的代码对：从开源项目或生成自己的混淆数据集。包括混淆前的原始代码和混淆后的代码。
  2. 清洗和格式化数据：确保代码片段对齐，去除噪声和不相关内容。

模型微调

  1. 选择预训练模型：如GPT-3或Codex。
  2. 设置微调环境：配置计算资源，使用TensorFlow或PyTorch。
  3. 训练模型：使用数据对模型进行微调，重点训练模型识别和还原混淆代码的能力。

评估和优化

  1. 评估模型：使用特定任务和基准数据集评估模型性能，如代码去混淆、代码注释生成等。
  2. 优化模型：根据评估结果调整模型架构和训练参数。

详细步骤和学习资源

数据收集和预处理

模型微调

模型评估和优化

示例代码

数据预处理

import json

def load_data(data_path):
    with open(data_path, 'r') as file:
        data = json.load(file)
    return data

data = load_data('path/to/your/data.json')

cleaned_data = []
for item in data:
    original_code = item['original_code']
    obfuscated_code = item['obfuscated_code']
    cleaned_data.append((obfuscated_code, original_code))

with open('path/to/cleaned_data.json', 'w') as file:
    json.dump(cleaned_data, file)

微调模型

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

train_data = load_data('path/to/cleaned_data.json')

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_data,
)

trainer.train()

通过这些详细步骤和学习资源，您可以优化大模型以有效处理iOS程序的ollvm混淆。

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成功了吗？可能正常分析吗？比较复杂的程序能行吗？需要大量训练吗？

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chatgpt写垃圾代码用于混淆应该可以 反混淆估计悬

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学会正确的提问.gpt4o的确可以解决混淆.
比如帮你写去混淆脚本
给你一些切实可行的思路和方案
idapython脚本写的很专业。

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确实。工作中已经离不开了

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最好给一个由gpt完成的反混淆样本 函数长度超过1M 最小500K的也可以 让我们对人工智能的想象力有一个充分的认识

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首先学会正确的提问把你的疑问一条一条发给它给你解答

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明白了 必须要人工先完成 智能才有可能完成

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