Komunitas reverse engineering sedang aktif membahas aplikasi praktis dari tool bertenaga AI untuk menganalisis kode biner, dipicu oleh peluncuran GhidrAssistMCP , sebuah ekstensi baru yang menghubungkan Ghidra dengan model bahasa besar melalui Model Content Protocol . Perkembangan ini telah memicu kembali percakapan tentang manfaat dan keterbatasan penggunaan bantuan AI dalam pekerjaan analisis keamanan siber.
Fitur Utama GhidrAssistMCP :
- Integrasi MCP Server dengan SDK resmi
- Logging dan monitoring real-time
- Manajemen tool dinamis dengan pengaturan persisten
- Lebih dari 25 tool analisis yang mencakup fungsi, data, dan cross-references
- UI yang dapat dikonfigurasi untuk pemilihan tool dan pelacakan aktivitas
- Dukungan untuk Ghidra 9.1.x dan versi yang lebih baru
Hasil Beragam dalam Aplikasi Dunia Nyata
Anggota komunitas melaporkan pengalaman yang bervariasi ketika mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja reverse engineering mereka. Beberapa praktisi telah menemukan kesuksesan menggunakan model AI lokal untuk tugas-tugas spesifik, terutama dalam mengidentifikasi fungsi-fungsi membosankan seperti implementasi soft float dan fungsi-fungsi library dasar. Namun, teknologi ini menunjukkan keterbatasan yang jelas ketika menangani tugas analisis yang lebih kompleks.
Seorang reverse engineer berpengalaman mencatat tantangan signifikan ketika mencoba menggunakan AI untuk pembangunan struktur otomatis dari pola kode, menggambarkan hasilnya sebagai gagal total. Ini menyoroti keterbatasan utama di mana tool AI unggul dalam pengenalan pola untuk jenis kode yang dikenal tetapi kesulitan dengan analisis struktural yang baru.
Kategori Alat Analisis yang Tersedia:
- Analisis Program: get_program_info, list_functions, list_data, list_strings, list_imports/exports
- Analisis Fungsi: decompile_function, disassemble_function, search_functions, rename_function
- Lokasi & Navigasi: get_current_address, xref_to/from functions
- Analisis Lanjutan: auto_create_struct untuk pembuatan struktur otomatis
- Alat Identifikasi: mengganti nama fungsi/variabel, mengatur tipe data dan tanda tangan fungsi
Masalah Model Mental
Kekhawatiran signifikan yang muncul dari diskusi komunitas berpusat pada risiko kehilangan keahlian domain ketika terlalu bergantung pada bantuan AI. Proses reverse engineering secara tradisional membangun model mental yang krusial dari sistem target, dan ada kesadaran yang berkembang bahwa mengalihdayakan terlalu banyak pekerjaan kepada AI dapat merusak proses pembelajaran ini.
Anda mengenai sasaran tentang apa yang kebanyakan orang lewatkan tentang LLM , bagian dari pekerjaan adalah membangun banyak model mental dari sistem yang sedang Anda kerjakan. Ketika LLM melakukan pekerjaan tersebut, menjadi mudah untuk melewatkan model mental itu.
Wawasan ini mencerminkan kekhawatiran yang lebih luas tentang mempertahankan keterampilan teknis sambil memanfaatkan tool AI. Sifat gunakan atau hilang dari keahlian reverse engineering membuat ini sangat relevan bagi praktisi yang kembali ke bidang ini setelah istirahat yang lama.
Pendekatan Integrasi Strategis
Meski ada keterbatasan, banyak anggota komunitas mengadvokasi integrasi AI yang terarah daripada penggantian menyeluruh terhadap analisis manusia. Aplikasi yang paling sukses tampaknya fokus pada otomatisasi tugas-tugas rutin seperti identifikasi fungsi dan anotasi kode dasar, sambil mempertahankan pengawasan manusia untuk pekerjaan analisis yang kompleks.
Tool GhidrAssistMCP mewakili pendekatan seimbang ini dengan menyediakan bantuan AI yang dapat dikonfigurasi yang dapat diaktifkan secara selektif untuk tugas analisis spesifik. Ini memungkinkan praktisi untuk mempertahankan kontrol atas alur kerja mereka sambil mendapat manfaat dari kemampuan AI di tempat yang tepat.
Arsitektur Teknis:
- Protokol: HTTP dengan Server Sent Events (SSE) untuk komunikasi dua arah
- Port Default: 8000
- Dependensi: MCP SDK 1.4.1+, Gson, Jackson 2.11.2, Ghidra API
- Keamanan Thread: Penanganan Swing EDT yang tepat untuk operasi UI
- Manajemen Transaksi: Operasi database yang aman dengan dukungan rollback
Implikasi Masa Depan untuk Penelitian Keamanan
Diskusi meluas melampaui kemampuan saat ini ke perkembangan masa depan yang potensial, termasuk kemungkinan menggunakan embedding dari repositori kode open-source untuk secara otomatis mengidentifikasi fungsi library dan memulihkan nama variabel asli. Kemajuan seperti itu dapat secara signifikan merampingkan proses reverse engineering, terutama untuk biner yang mengandung komponen open-source yang substansial.
Perkembangan yang sedang berlangsung menunjukkan bahwa integrasi AI dalam reverse engineering kemungkinan akan mengikuti model augmentasi daripada penggantian, dengan tool berfungsi sebagai asisten canggih yang menangani tugas-tugas rutin sementara ahli manusia fokus pada analisis kompleks dan pengambilan keputusan strategis.
Referensi: GhidrAssistMCP