Реверс-инжиниринг с помощью искусственного интеллекта

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Реверс-инжиниринг с помощью искусственного интеллекта (AIARE) — это отрасль информатики, которая использует искусственный интеллект (ИИ), в частности стратегии машинного обучения (ML), для расширения и автоматизации процесса обратного инжиниринга. Последнее предполагает анализ продукта, системы или процесса для понимания его структуры, дизайна и функциональности. AIARE была впервые представлена в первые годы 21 века, а с середины 2010-х годов наблюдался значительный прогресс.

Обзор[править | править код]

Обычно реверс-инжинирингом занимаются специалисты, которые разбирают систему, чтобы понять принципы ее работы, часто в целях воспроизведения, модификации, улучшения совместимости или судебно-медицинской экспертизы. Этот метод, хотя и эффективен, может оказаться трудоемким и отнимать много времени, особенно при работе со сложными программными или аппаратными системами[1] [2][3].

AIARE интегрирует алгоритмы машинного обучения, чтобы частично автоматизировать или дополнить этот процесс[4][5]. Он способен обнаруживать закономерности, взаимосвязи, структуры и потенциальные уязвимости в анализируемой системе, часто превосходя людей-экспертов по скорости и точности. Это сделало AIARE важным инструментом во многих областях, включая кибербезопасность, разработку программного обеспечения, а также проектирование и анализ аппаратного обеспечения. [4]

Техники[править | править код]

AIARE включает в себя несколько методологий искусственного интеллекта:

Обучение под присмотром[править | править код]

В контролируемом обучении используются размеченные данные для обучения моделей распознаванию компонентов системы, их операций и взаимосвязей. Этот метод особенно полезен при анализе программного обеспечения для обнаружения уязвимостей или улучшения совместимости[3][6][7].

Обучение без присмотра[править | править код]

Обучение без учителя используется для обнаружения скрытых закономерностей и структур в непомеченных данных. Это оказывается полезным для понимания сложных систем, в которых нет очевидной маркировки или сопоставления компонентов[8][9].

Обучение с подкреплением[править | править код]

Обучение с подкреплением используется для создания моделей, которые постепенно совершенствуют понимание системы посредством процесса проб и ошибок. Этот метод часто реализуется при расшифровке функциональности системы при различных обстоятельствах или конфигурациях[8][10].

Глубокое обучение[править | править код]

Глубокое обучение используется для анализа многомерных данных. Например, методы глубокого обучения могут помочь в изучении компоновки и соединений интегральных схем, существенно сокращая ручные усилия, необходимые для обратного проектирования[3][4].

Примечания[править | править код]

  1. ↑ Neukart, Florian. Reverse engineering the mind: consciously acting machines and accelerated evolution : [англ.]. — Wiesbaden : Springer, 2017. — ISBN 978-3-658-16175-0.
  2. ↑ Bayern, Shawn. 21: Reverse engineering (by) artificial intelligence // [1] (англ.) / Edited by Ryan Abbott. — Edward Elgar Publishing, 2022. — P. 391–404. — 498 p. — ISBN 978-1-80088-190-7. — doi:10.4337/9781800881907.00029.
  3. ↑ 1 2 3 Ethier, Stephen P. Using Functional Genomics and Artificial Intelligence to Reverse Engineer Human Cancer Cells. — Cambridge Scholars, 2023. — ISBN 978-1-5275-9230-8.
  4. ↑ 1 2 3 Eilam, Eldad. Reversing: secrets of reverse engineering. — Nachdr. — Indianapolis, Ind : Wiley, 2005. — ISBN 978-0-7645-7481-8.
  5. ↑ Tools and methods of competitive engineering: proceedings of the Tenth International Symposium on Tools and Methods of Competitive Engineering - TMCE 2014, May 19 - 23, Budapest, Hungary / Horváth ; Technische Universiteit Delft ; Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. — Delft : Faculty of Industrial Design Engineering, Delft University of Technology, 2014. — ISBN 978-94-6186-177-1.
  6. ↑ Alexandru C., Telea. Reverse Engineering - Recent Advances and Applications. — InTech, 2012. — ISBN 978-9535101581.
  7. ↑ Tonella, Paolo (2007-09-20). "Empirical studies in reverse engineering: state of the art and future trends". Empirical Software Engineering (англ.). 12 (5): 551—571. doi:10.1007/s10664-007-9037-5. ISSN 1382-3256.
  8. ↑ 1 2 Neukart, Florian. Reverse engineering the mind: consciously acting machines and accelerated evolution. — Wiesbaden : Springer, 2017. — ISBN 978-3-658-16175-0.
  9. ↑ Research handbook on intellectual property and artificial intelligence / Abbott. — Cheltenham Northampton, MA : Edward Elgar Publishing, 2022. — ISBN 978-1-80088-189-1.
  10. ↑ Tools and methods of competitive engineering: proceedings of the Tenth International Symposium on Tools and Methods of Competitive Engineering - TMCE 2014, May 19 - 23, Budapest, Hungary / Horváth ; Technische Universiteit Delft ; Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. — Delft : Faculty of Industrial Design Engineering, Delft University of Technology, 2014. — ISBN 978-94-6186-177-1.
Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Реверс-инжиниринг_с_помощью_искусственного_интеллекта&oldid=135656039