Évaluer le rôle de GPT-4 dans l'ingénierie inverse binaire

Cette étude examine à quel point les Modèles de Langage de Grande Taille (LLM), en particulier GPT-4, peuvent aider à l'Ingénierie inverse (RE). L'ingénierie inverse est le processus qui consiste à démonter un programme informatique pour comprendre comment il fonctionne. On a réalisé des expériences pour voir à quel point GPT-4 pouvait lire et expliquer à la fois du code écrit par des humains et du code qui a été transformé en une forme plus lisible après avoir été compilé. La recherche a été divisée en deux parties principales : la première se concentrait sur l'interprétation de base du code, et la deuxième se penchait sur l'analyse de logiciels malveillants plus compliqués. On a découvert que même si GPT-4 est bon pour comprendre le code en général, il a des faiblesses en ce qui concerne l'analyse technique et de sécurité détaillée. Cette étude passe également en revue comment on a mené nos expériences, y compris comment on a évalué les résultats et les défis qu'on a rencontrés.

#Vue d'ensemble des Modèles de Langage de Grande Taille

Les Modèles de Langage de Grande Taille sont des systèmes avancés qui peuvent comprendre et générer du langage humain. Ils utilisent des techniques d'apprentissage profond pour accomplir diverses tâches liées au langage, comme répondre à des questions, rédiger des textes et traduire des langues. Cette technologie a attiré beaucoup d'attention car elle peut rendre de nombreuses tâches plus faciles et plus efficaces, surtout dans des domaines comme l'informatique.

Dans le monde de l'informatique, en particulier l'ingénierie inverse, comprendre le code et reconnaître des motifs peut être un vrai casse-tête. Cependant, les LLM comme GPT-4 commencent à montrer de bonnes promesses pour gérer ces tâches. L'ingénierie inverse consiste à comprendre ce que fait un programme et comment il a été créé, ce qui peut être compliqué et long. Étant donné la nature complexe de cette tâche, on s'est demandé à quel point les LLM pouvaient être efficaces en ingénierie inverse, en particulier en ce qui concerne l'interprétation du code binaire décompilé, qui est différent du code écrit par des humains.

#Revue de la Littérature

Pour comprendre l'état actuel de la recherche, on a examiné plusieurs études qui ont exploré l'utilisation de l'IA dans l'ingénierie inverse et l'analyse de code. Des recherches précédentes ont montré que les LLM, comme Codex d'OpenAI, peuvent améliorer la compréhension du Code décompilé. D'autres études se sont concentrées sur la manière dont l'IA peut résumer des codes binaires complexes, ce qui est important à mesure que les menaces de cybersécurité augmentent.

Certaines recherches ont aussi exploré comment l'IA peut être utilisée dans l'éducation et l'analyse de logiciels malveillants, montrant ainsi sa polyvalence. Ces résultats suggèrent qu'il y a une tendance croissante à intégrer des techniques avancées d'IA dans l'ingénierie logicielle, offrant de nouvelles solutions à des défis de longue date liés à l'analyse de code et à l'éducation à la programmation.

#Direction de la Recherche

En s'appuyant sur la littérature existante, on a axé nos expériences sur des tâches spécifiques liées à l'explication du code et à la capacité de recompilation du code décompilé. L'objectif était de voir à quel point GPT-4 pouvait être efficace dans ces domaines et d'identifier des opportunités d'amélioration. Alors que d'autres études ont examiné divers aspects de l'ingénierie inverse, on a choisi de se concentrer sur l'explication du code parce qu'on a vu un potentiel d'amélioration dans ce domaine. De plus, certaines tâches, comme la détection de logiciels malveillants, ont reçu une attention significative de la part des entreprises de cybersécurité établies, donc on a voulu répondre à des besoins non satisfaits en matière de compréhension du code.

#Méthodes et Outils

Cette section décrit les outils et approches qu'on a utilisés dans notre étude, y compris les méthodes de collecte de données et d'expérimentation.

#Sélection du Modèle - GPT-4

Le principal axe de nos expériences était de voir à quel point GPT-4 performe en tant que LLM. On a choisi GPT-4 en raison de ses bonnes performances dans divers benchmarks. En utilisant ce modèle avancé, on a voulu évaluer les dernières capacités de l'IA dans la compréhension et l'interprétation du code.

#Scripting Python et Stockage des Données

On a interagi avec GPT-4 via son API en utilisant des scripts Python. Cela impliquait plusieurs opérations, comme la préparation des invites, la communication avec le modèle et la collecte des résultats. Pour faciliter l'utilisation, on a stocké toutes les données dans un fichier .csv. Notre dépôt GitHub a également conservé une trace de tous les scripts et données pour assurer un bon contrôle de version.

#Outils de Décompilation - Ghidra et RetDec

Pour analyser le code, on a utilisé deux outils de décompilation open-source : Ghidra et RetDec. Ghidra, créé par la NSA, permet de transformer des fichiers binaires en code lisible. RetDec supporte plusieurs langages de programmation et a été choisi pour son interface conviviale. Les deux outils étaient essentiels pour nos expériences, fournissant des capacités pour analyser différents types de code.

#Ensembles de Données

On a créé deux principaux ensembles de données pour nos expériences :

1. Problèmes Simples de Programmation en C : Cet ensemble contenait 70 problèmes simples de programmation en C que l'on a récupérés à partir de matériaux éducatifs disponibles gratuitement. Chaque exemple incluait à la fois le code original et une version épurée sans commentaires, qu'on a utilisés pour évaluer la capacité du modèle à expliquer le code avec des niveaux de contexte variés.

2. Codes Sources de Logiciels Malveillants en C : Ce deuxième ensemble incluait 15 codes sources de logiciels malveillants rassemblés à partir de dépôts open-source. Ces codes ont subi un processus de compilation-décompilation pour produire des versions lisibles. Cet ensemble était vital pour tester la performance du modèle dans des scénarios réels impliquant l'analyse de logiciels malveillants.

#Conception de l'Expérience

Notre recherche était composée de deux phases principales, chacune ayant son propre focus et objectifs.

#Phase 1 : Interprétation de Code de Base

Dans cette première phase, on visait à évaluer la capacité de GPT-4 à expliquer le code. On a conçu trois scénarios qui testaient progressivement la performance du modèle :

1. Explication du Code Original : On a fourni à GPT-4 du code original qui incluait des commentaires. La tâche était d'expliquer le code en langage clair.

2. Explication du Code Épuré : Ici, on a retiré tous les commentaires du code tout en gardant la structure intacte. Ce scénario visait à évaluer la capacité du modèle à interpréter le code avec moins de contexte.

3. Explication du Code Décompilé : Dans ce scénario, on a donné au modèle du code décompilé, qui manque de noms significatifs et de commentaires. L'objectif était de voir à quel point GPT-4 pouvait expliquer cette forme de code plus ambiguë.

Pour évaluer ces trois scénarios, on a utilisé une méthode cohérente. On a comparé les explications générées par GPT-4 aux explications originales, en employant un système de notation pour quantifier leur similitude.

#Phase 2 : Analyse de Logiciels Malveillants

Dans la deuxième phase, on a déplacé notre attention vers l'analyse d'applications malveillantes réelles. Cette phase a impliqué divers scénarios pour évaluer la performance de GPT-4 dans des contextes plus complexes :

1. Détection de Noms de Variables et de Fonctions : On a testé la capacité du modèle à suggérer de meilleurs noms pour les fonctions et variables décompilées.

2. Clarté et Structure Améliorées : Dans ce scénario, GPT-4 a répondu à une série de questions binaires sur le code décompilé, visant à refléter fidèlement les caractéristiques du code.

3. Approche d'Analyse Améliorée : Le modèle a fourni une brève analyse du code décompilé, où on a mesuré son efficacité à résumer les aspects clés.

4. Analyse Complète du Code via Questionnaire : Cela impliquait un ensemble de sept questions conçues pour explorer en profondeur la fonctionnalité et la structure du code.

#Résultats et Analyse

Dans cette section, on présente les résultats de nos évaluations à travers différentes phases et scénarios.

#Résultats de la Phase 1

Les résultats de la Phase 1 ont d'abord été évalués à l'aide du score BLEU, un outil généralement utilisé pour comparer les sorties textuelles. Cependant, on a trouvé que les scores BLEU étaient bas dans tous les scénarios. Cela indiquait que GPT-4 avait plus de difficultés que prévu avec les explications de code, suggérant un besoin d'évaluations manuelles supplémentaires.

#Résultats de la Phase 2

En passant à la Phase 2, on a évalué manuellement la performance du modèle dans plusieurs scénarios. Voici un résumé :

1. Renommage de Fonctions et de Variables : GPT-4 a montré des forces dans la suggestion de nouveaux noms pour les fonctions et variables. Cependant, les évaluations d'efficacité étaient plus faibles pour les variables, ce qui indique une possible limitation dans la compréhension du contexte du code.

2. Réponses aux Questions Binaires : Les résultats ont révélé que GPT-4 performait bien pour identifier les fonctions principales mais rencontrait des difficultés à détecter les activités malveillantes et les techniques de furtivité. Un taux d'erreur global de 25,6 % suggérait que même si le modèle est généralement fiable, il lutte encore avec des analyses complexes.

3. Explication et Analyse du Code : On a observé que GPT-4 pouvait résumer efficacement les fonctionnalités mais peinait à fournir des insights techniques détaillés. Les scores moyens montraient une meilleure performance dans les aperçus généraux par rapport aux détails complexes, mettant en évidence des domaines nécessitant des améliorations.

#Discussion et Limitations

Dans cette discussion, on réfléchit aux méthodologies utilisées et aux implications des résultats pour comprendre la performance des LLM dans des tâches d'ingénierie inverse.

#Méthodologies d'Évaluation

La phase initiale a soulevé des questions sur l'efficacité du score BLEU pour évaluer les explications de code. Bien qu'il soit efficace dans certains contextes, il ne s'est pas traduit efficacement dans nos comparaisons techniques. On a trouvé que les méthodes d'évaluation humaine étaient plus fiables pour évaluer la compréhension nuancée du code par le modèle.

#Limitations dans la Collecte de Données

Notre recherche a rencontré des défis concernant les sources de données, particulièrement dans la Phase 2. La dépendance à des codes de logiciels malveillants spécifiques a limité la diversité et la généralisation de nos résultats. De plus, les contraintes budgétaires liées à l'utilisation de l'API GPT-4 ont limité le nombre d'itérations que l'on pouvait se permettre, impactant la profondeur de notre analyse.

#Directions Futures

Notre recherche met en avant la nécessité de meilleurs outils d'évaluation conçus pour analyser le langage technique, en particulier dans l'ingénierie inverse. Les travaux futurs se concentreront sur l'expansion de l'ensemble de données pour inclure une gamme plus large de code et l'emploi de benchmarks validés par des experts pour des évaluations plus précises. Répondre aux contraintes budgétaires en explorant d'autres modèles open-source pourrait également être crucial pour les futures études.

#Conclusion

Les résultats de cette enquête sur les LLM, en particulier GPT-4, révèlent à la fois le potentiel et les limitations de ces modèles dans les tâches d'Ingénierie Inverse Binaire. Bien que GPT-4 ait montré des promesses dans la compréhension générale du code, sa performance variait considérablement selon les tâches. L'étude a également mis en lumière les lacunes dans les méthodologies d'évaluation actuelles et la nécessité d'approches plus adaptées dans la recherche future.

À mesure qu'on progresse, s'attaquer aux défis de la diversité des ensembles de données et développer des méthodes d'évaluation plus sophistiquées sera essentiel pour améliorer les capacités des LLM dans des domaines techniques complexes. En se concentrant sur ces aspects, on espère débloquer des applications plus efficaces de l'IA dans l'ingénierie inverse et les disciplines connexes.