arXiv 比较人类与 AI 智能体逆向工程

arXiv 上一项预印本研究比较了人类分析师与九个 LLM 智能体在两项静态分析逆向工程任务上的表现。结果显示，GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.8 和 Kimi K3 达到与人类统计上相当的逆向理解水平，较弱模型则明显落后。 研究还记录了两类主体的行为差异：人类反复回访函数、遵循局部程序结构，强智能体则跨二进制跳转、广泛检索，研究者称之为“贪婪获取”。在代码表示方面，开放权重模型随表示更丰富而显著提升，前沿模型则无显著变化。研究者另测量了 4,000 个真实二进制的上下文窗口饱和情况，指大型窗口可容纳许多程序，但较大的应用和更低层的表示会迅速耗尽窗口。 上述结论来自该预印本，尚待同行评审；参与比较的模型版本和任务范围有限，不代表所有逆向工程场景。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。