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LLM의 요약 및 번역 능력은 리버스 엔지니어링 작업에 매우 적합하다. 대규모 컨텍스트 윈도우를 가진 모델은 코드 전반의 패턴을 식별하여 변수와 함수의 용도를 파악하는 데 탁월한 성능을 보인다. 이는 신경망 기계 번역 기술이 프로그래밍 언어 간의 변환에도 유효하게 작용함을 시사한다.
분석 대상으로 소스 코드가 유실된 32비트 Windows DLL인 MajorMUD 게임을 선정했다. 이는 모델이 학습 데이터에서 소스 코드를 직접 암기하여 결과를 내놓는 '부정행위' 가능성을 배제하고 순수한 추론 능력을 테스트하기 위함이다.
Ghidra 디컴파일러를 기본 도구로 사용하되 LLM을 통해 Ghidra가 생성한 난해한 pseudo-C 코드를 정제한다. Ghidra는 논리적으로는 정확하지만 변수명이 iVar1과 같이 비직관적인 코드를 생성하는데 이를 LLM이 문맥을 파악해 player_ptr 등으로 자동 치환한다.
Gemini 모델과 GhidrAssistMCP 도구를 활용한 자동화 루프를 구축했다. 특정 함수를 디컴파일한 후 해당 함수를 참조하거나 참조되는 다른 함수들을 추적하여 전체적인 코드 맥락을 파악하고 변수명과 구조체 정의를 반복적으로 업데이트한다.
인간 친화적인 중간 단계인 변수명 변경 및 구조체 정의가 필수적인 이유를 Transformer 아키텍처 관점에서 설명한다. LLM은 player_ptr과 같은 의미론적 토큰을 볼 때 게임 로직과 메모리 관리 패턴에 대한 어텐션 상태를 활성화하여 더 정확한 추론을 수행하기 때문이다.
기술
- Gemini
- Ghidra
- GhidrAssistMCP
- C
- x86 Assembly
활용 사례
- 레거시 게임 소스 복구
- 바이너리 현대화
- COBOL 코드 변환
- 보안 취약점 분석
언급된 리소스
문서Ghidra
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원문 발행 2026. 03. 09.수집 2026. 03. 09.출처 타입 RSS
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