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人工智能辅助下的逆向工程

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人工智能辅助下的逆向工程(AIARE) 是计算机科学中的一个领域，它运用人工智能 (AI)技术 ，特别是机器学习 (ML)策略，以提升和自动化逆向工程过程。逆向工程是指是指对产品、系统或流程进行分析和解构，以便理解其结构、设计和功能。 人工智能辅助下的逆向工程这一概念最早于 21 世纪初提出，自从2010年代中期开始迎来了显著的发展。

概述

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传统情况下，逆向工程是由专家拆解系统以掌握其工作原理，通常是为了复制、修改、提高兼容性或取证检查。这种方法虽然高效，在处理复杂的软硬件系统时，这种方法可能会繁琐耗时。[1][2][3]

人工智能辅助下的逆向工程 整合了机器学习算法，以部分自动执行或提高此过程的效率。[4][5]它能够检测所分析系统中的模式、关系、结构和潜在漏洞，通常在速度和准确性方面超越人类专家。这使得 AIARE 成为网络安全、软件开发以及硬件设计和分析等众多领域的重要工具。 [6]

涵盖技术

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人工智能辅助下的逆向工程涵盖多种人工智能方法：

监督学习法

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监督学习法利用已标记数据来训练模型，使其能够识别系统组件、它们的功能操作以及彼此之间的关联。在软件分析中，这种方法有助于发现漏洞或提高兼容性。 [3][7][8]

无监督学习法

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无监督学习法用于检测未标记数据中隐藏的模式和结构。事实证明，它有助于理解没有明显组件标记或映射的复杂系统。[1][9]

强化学习法

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强化学习法被用于构建模型，通过反复试验的过程逐渐完善对系统的理解。这种方法通常在解读系统在不同情况或配置下的功能时使用。[1][5]

深度学习法

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深度学习法被用于分析高维数据。例如，深度学习法可以帮助检查集成电路（IC）的布局和连接，从而大幅减少逆向工程所需的手动工作。[3][4]

参考文献

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  1. ^ 1.0 1.1 1.2 Neukart, Florian. Reverse engineering the mind: consciously acting machines and accelerated evolution. AutoUni – Schriftenreihe. Wiesbaden: Springer. 2017. ISBN 978-3-658-16175-0. 
  2. ^ Bayern, Shawn, Reverse engineering (by) artificial intelligence, Research Handbook on Intellectual Property and Artificial Intelligence (Edward Elgar Publishing), 2022-12-13: 391–404 [2023-07-06], ISBN 978-1-80088-190-7, doi:10.4337/9781800881907.00029 
  3. ^ 3.0 3.1 3.2 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. ^ 4.0 4.1 Eilam, Eldad. Reversing: secrets of reverse engineering Nachdr. Indianapolis, Ind: Wiley. 2005. ISBN 978-0-7645-7481-8. 
  5. ^ 5.0 5.1 Horváth, Imre (编). 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. Delft: Faculty of Industrial Design Engineering, Delft University of Technology. 2014. ISBN 978-94-6186-177-1. 
  6. ^ Eilam, Eldad. Reversing: secrets of reverse engineering Nachdr. Indianapolis, Ind: Wiley. 2005. ISBN 978-0-7645-7481-8. 
  7. ^ Alexandru C., Telea. Reverse Engineering - Recent Advances and Applications. InTech. 2012. ISBN 978-9535101581. 
  8. ^ Tonella, Paolo; Torchiano, Marco; Du Bois, Bart; Systä, Tarja. Empirical studies in reverse engineering: state of the art and future trends. Empirical Software Engineering. 2007-09-20, 12 (5): 551–571. ISSN 1382-3256. doi:10.1007/s10664-007-9037-5 （英语）. 
  9. ^ Abbott, Ryan (编). Research handbook on intellectual property and artificial intelligence. Research handbooks in intellectual property. Cheltenham Northampton, MA: Edward Elgar Publishing. 2022. ISBN 978-1-80088-189-1. 
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