Valutare il ruolo di GPT-4 nell'ingegneria inversa binaria

Questo studio esamina quanto bene i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM), in particolare GPT-4, possano aiutare nel Reverse Engineering (RE) binario. Il Reverse Engineering è il processo di smontaggio di un programma informatico per capire come funziona. Abbiamo svolto esperimenti per vedere quanto bene GPT-4 potesse leggere e spiegare sia codice scritto da umani che codice che è stato trasformato in una forma più leggibile dopo essere stato compilato. La ricerca è stata suddivisa in due parti principali: la prima si è concentrata sull'interpretazione di base del codice, mentre la seconda ha esaminato analisi più complicate del Malware. Abbiamo scoperto che mentre GPT-4 è bravo a capire il codice in generale, ha alcune debolezze quando si tratta di analisi tecniche dettagliate e di sicurezza. Questo studio rivede anche come abbiamo condotto i nostri esperimenti, incluso come abbiamo valutato i risultati e le sfide che abbiamo affrontato.

#Panoramica sui Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni

I Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni sono sistemi avanzati in grado di comprendere e generare linguaggio umano. Usano tecniche di deep learning per completare vari compiti legati al linguaggio, come rispondere a domande, scrivere testi e tradurre lingue. Questa tecnologia ha attirato molta attenzione perché può rendere molte attività più semplici ed efficienti, soprattutto in campi come l'informatica.

Nel mondo dell'informatica, in particolare nel reverse engineering, capire il codice e riconoscere i modelli può essere complicato. Tuttavia, gli LLM come GPT-4 stanno cominciando a mostrare potenzialità nel gestire questi compiti. Il reverse engineering comporta la comprensione di cosa fa un programma e come è stato creato, cosa che può essere complicata e richiedere tempo. Data la natura complessa di questo compito, eravamo curiosi di quanto potessero essere efficaci gli LLM nel reverse engineering, in particolare nell'interpretare il codice binario decompilato, che è diverso dal codice standard scritto da umani.

#Revisione della Letteratura

Per capire lo stato attuale della ricerca, abbiamo esaminato diversi studi che hanno esplorato l'uso dell'IA nel reverse engineering e nell'analisi del codice. Ricerche precedenti hanno dimostrato che gli LLM, come il Codex di OpenAI, possono migliorare la comprensione del Codice decompilato. Altri studi si sono concentrati su come l'IA può riassumere codice binario complesso, il che è importante poiché le minacce alla cybersecurity aumentano.

Alcuni lavori hanno anche esplorato come l'IA possa essere utilizzata nell'istruzione e nell'analisi del malware, dimostrando la sua versatilità. Questi risultati suggeriscono che c'è una crescente tendenza all'integrazione di tecniche avanzate di IA nell'ingegneria del software, offrendo nuove soluzioni a sfide di lunga data legate all'analisi del codice e all'educazione alla programmazione.

#Direzione della Ricerca

Costruendo sulla letteratura esistente, abbiamo focalizzato i nostri esperimenti su compiti specifici legati alla spiegazione del codice e alla capacità di ricompilare codice decompilato. L'obiettivo era vedere quanto fosse efficace GPT-4 in queste aree e identificare opportunità di miglioramento. Mentre altri studi hanno esaminato vari aspetti del reverse engineering, abbiamo scelto di concentrarci sulla spiegazione del codice perché vedevamo potenziale di miglioramento in quest'area. Inoltre, alcuni compiti, come la rilevazione del malware, hanno ricevuto attenzione significativa da parte di aziende di cybersecurity affermate, quindi ci siamo proposti di affrontare esigenze insoddisfatte nella comprensione del codice.

#Metodi e Strumenti

Questa sezione discute gli strumenti e gli approcci utilizzati nel nostro studio, inclusi i metodi di raccolta dati e sperimentazione.

#Selezione del Modello - GPT-4

Il focus principale dei nostri esperimenti era su quanto bene GPT-4 si comporta come LLM. Abbiamo scelto GPT-4 basandoci sulle sue forti prestazioni in vari benchmark. Usando questo modello avanzato, miravamo a valutare le ultime capacità dell'IA nella comprensione e interpretazione del codice.

#Scripting in Python e Archiviazione Dati

Abbiamo interagito con GPT-4 attraverso la sua API usando script Python. Questo ha comportato diverse operazioni, come la preparazione di prompt, la comunicazione con il modello e la raccolta dei risultati. Per facilità d'uso, abbiamo archiviato tutti i dati in un file .csv. Il nostro repository GitHub ha tenuto traccia di tutti gli script e dati per garantire un corretto controllo delle versioni.

#Strumenti di Decompilazione - Ghidra e RetDec

Per analizzare il codice, abbiamo utilizzato due strumenti di decompilazione open-source: Ghidra e RetDec. Ghidra, creato dalla NSA, consente agli utenti di trasformare file binari di nuovo in codice leggibile. RetDec supporta più linguaggi di programmazione ed è stato scelto per la sua interfaccia user-friendly. Entrambi gli strumenti sono stati essenziali per i nostri esperimenti, fornendo capacità per analizzare diversi tipi di codice.

#Dataset

Abbiamo creato due principali dataset per i nostri esperimenti:

1. Problemi di Programmazione C Semplici: Questo dataset conteneva 70 problemi semplici di programmazione in C che abbiamo reperito da materiali educativi disponibili gratuitamente. Ogni esempio includeva sia il codice originale che una versione ridotta senza commenti, che abbiamo utilizzato per valutare la capacità del modello di spiegare il codice con livelli variabili di contesto.

2. Codici Sorgente di Malware in C: Questo secondo dataset includeva 15 codici sorgente di malware raccolti da repository open-source. Questi codici hanno subito un processo di compilazione-decompilazione per produrre versioni leggibili. Questo set è stato fondamentale per testare le prestazioni del modello in scenari reali coinvolgenti l'analisi del malware.

#Design dell'Esperimento

La nostra ricerca consisteva in due fasi principali, ognuna con il proprio focus e obiettivi unici.

#Fase 1: Interpretazione Base del Codice

In questa prima fase, ci siamo concentrati sulla valutazione della capacità di GPT-4 di spiegare il codice. Abbiamo progettato tre scenari che hanno testato progressivamente le prestazioni del modello:

1. Spiegazione del Codice Originale: Abbiamo fornito a GPT-4 codice originale che includeva commenti. Il compito era spiegare il codice in modo chiaro.

2. Spiegazione del Codice Ridotto: Qui, abbiamo rimosso tutti i commenti dal codice mantenendo intatta la struttura. Questo scenario mirava a valutare la capacità del modello di interpretare il codice con meno contesto.

3. Spiegazione del Codice Decompilato: In questo scenario, abbiamo fornito al modello codice decompilato, che manca di nomi e commenti significativi. L'obiettivo era vedere quanto bene GPT-4 potesse spiegare questa forma di codice più ambigua.

Per valutare tutti e tre gli scenari, abbiamo utilizzato un metodo coerente. Abbiamo confrontato le spiegazioni generate da GPT-4 con le spiegazioni originali, impiegando un sistema di punteggio per quantificare la loro somiglianza.

#Fase 2: Analisi del Malware

Nella seconda fase, abbiamo spostato il nostro focus sull'analisi di applicazioni di malware reali. Questa fase ha coinvolto vari scenari per valutare le prestazioni di GPT-4 in contesti più complessi:

1. Rilevamento di Nomi di Variabili e Funzioni: Abbiamo testato la capacità del modello di suggerire nomi migliori per funzioni e variabili decompilati.

2. Chiarezza e Struttura Migliorate: In questo scenario, GPT-4 ha risposto a una serie di domande binarie riguardanti il codice decompilato, mirando a riflettere accuratamente le caratteristiche del codice.

3. Approccio Analitico Migliorato: Il modello ha fornito una breve analisi del codice decompilato, dove abbiamo misurato la sua efficacia nel riassumere aspetti chiave.

4. Analisi Completa del Codice tramite Questionario: Questo ha incluso un set di sette domande progettate per sondare più a fondo la funzionalità e la struttura del codice.

#Risultati e Analisi

In questa sezione, presentiamo i risultati delle nostre valutazioni attraverso le diverse fasi e scenari.

#Risultati della Fase 1

I risultati per la Fase 1 sono stati inizialmente valutati usando il punteggio BLEU, uno strumento tipicamente utilizzato per confrontare output testuali. Tuttavia, abbiamo scoperto che i punteggi BLEU erano bassi in tutti gli scenari. Questo ha indicato che GPT-4 ha faticato più del previsto con le spiegazioni del codice, suggerendo un bisogno di ulteriori valutazioni manuali.

#Risultati della Fase 2

Passando alla Fase 2, abbiamo valutato manualmente le prestazioni del modello in più scenari. Ecco un riassunto:

1. Rinomina di Funzioni e Variabili: GPT-4 ha mostrato forza nel suggerire nuovi nomi per funzioni e variabili. Tuttavia, le valutazioni di efficacia erano più basse per le variabili, indicando una possibile limitazione nella comprensione del contesto del codice.

2. Risposte a Domande Binarie: I risultati hanno rivelato che GPT-4 si è comportato bene nell'identificare le funzioni principali, ma ha affrontato sfide nel rilevare attività malevole e tecniche di occultamento. Un tasso di errore complessivo del 25,6% ha suggerito che, mentre il modello è generalmente affidabile, ha ancora difficoltà con analisi complesse.

3. Spiegazione e Analisi del Codice: Abbiamo osservato che GPT-4 poteva riassumere le funzionalità in modo efficace, ma ha fallito nel fornire approfondimenti tecnici dettagliati. I punteggi medi hanno mostrato una performance migliore nelle panoramiche generali rispetto ai dettagli intricati, evidenziando aree che necessitano di miglioramento.

#Discussione e Limitazioni

In questa discussione, riflettiamo sulle metodologie adottate e sulle implicazioni dei risultati per comprendere le prestazioni degli LLM nei compiti di reverse engineering.

#Metodologie di Valutazione

La fase iniziale ha sollevato interrogativi sull'efficacia del punteggio BLEU per valutare le spiegazioni del codice. Sebbene funzioni bene in alcuni contesti, non si è tradotto efficacemente nei nostri confronti tecnici. Abbiamo trovato che i metodi di valutazione umana erano più affidabili per valutare la comprensione sfumata del codice da parte del modello.

#Limitazioni nella Raccolta Dati

La nostra ricerca ha affrontato alcune sfide con le fonti di dati, in particolare nella Fase 2. La dipendenza da codici malware specifici ha limitato la diversità e la generalizzabilità dei nostri risultati. Inoltre, le limitazioni di budget legate all'uso dell'API di GPT-4 hanno limitato il numero di iterazioni che potevamo permetterci, influenzando la profondità della nostra analisi.

#Direzioni Future

La nostra ricerca evidenzia la necessità di migliori strumenti di valutazione progettati per analizzare il linguaggio tecnico, in particolare nel reverse engineering. Lavori futuri si concentreranno sull'espansione del dataset per includere una gamma più ampia di codici e sull'impiego di benchmark revisionati da esperti per valutazioni più accurate. Affrontare le limitazioni di budget esplorando altri modelli open-source potrebbe anche rivelarsi cruciale per studi futuri.

#Conclusione

I risultati di questa indagine sugli LLM, in particolare su GPT-4, rivelano sia il potenziale che le limitazioni di questi modelli nei compiti di Reverse Engineering binario. Mentre GPT-4 ha mostrato promesse nella comprensione generale del codice, le sue prestazioni variavano significativamente tra i diversi compiti. Lo studio ha anche evidenziato le carenze nelle attuali metodologie di valutazione e la necessità di approcci più mirati nella ricerca futura.

Con il progresso, affrontare le sfide della diversità dei dataset e sviluppare metodi di valutazione più sofisticati sarà essenziale per migliorare le capacità degli LLM in campi tecnici complessi. Concentrandosi su queste aree, speriamo di sbloccare applicazioni più efficaci dell'IA nel reverse engineering e discipline correlate.