OASIF: LLM 기반 어셈블리 코드 명령어 준수 및 이해를 위한 효율적인 난독화 인식 자기 개선 프레임워크

요약

난독화된 어셈블리 코드 이해를 위해 LLM의 성능을 개선하는 OASIF 프레임워크를 제안합니다. 토큰 효율적인 인코더와 3단계 학습 과정을 통해 상용 난독화 도구에 대한 대응력을 높였습니다.

핵심 포인트

• 난독화 인식 자기 진화 명령어 준수 프레임워크 OASIF 제안
• 토큰 효율적 어셈블리 인코더와 경량 프로젝터 결합
• 특징 정렬, 지도 학습, 강화학습을 포함한 3단계 학습 프로세스
• VMISA-Bench 테스트 결과 Qwen2.5-Coder 등 모델 성능 대폭 향상