人工智慧輔助下的逆向工程
人工智慧輔助下的逆向工程(AIARE) 是計算機科學中的一個領域，它運用人工智慧 (AI)技術 ，特別是機器學習 (ML)策略，以提升和自動化逆向工程過程。逆向工程是指是指對產品、系統或流程進行分析和解構，以便理解其結構、設計和功能。 人工智慧輔助下的逆向工程這一概念最早於 21 世紀初提出，自從2010年代中期開始迎來了顯著的發展。
概述 編輯
傳統情況下，逆向工程是由專家拆解系統以掌握其工作原理，通常是為了複製、修改、提高兼容性或取證檢查。這種方法雖然高效，在處理複雜的軟硬體系統時，這種方法可能會繁瑣耗時。[1][2][3]
人工智慧輔助下的逆向工程 整合了機器學習算法，以部分自動執行或提高此過程的效率。[4][5]它能夠檢測所分析系統中的模式、關係、結構和潛在漏洞，通常在速度和準確性方面超越人類專家。這使得 AIARE 成為網絡安全、軟體開發以及硬體設計和分析等眾多領域的重要工具。 [6]
涵蓋技術 編輯
人工智慧輔助下的逆向工程涵蓋多種人工智慧方法：
監督學習法 編輯
監督學習法利用已標記數據來訓練模型，使其能夠識別系統組件、它們的功能操作以及彼此之間的關聯。在軟體分析中，這種方法有助於發現漏洞或提高兼容性。 [3][7][8]
無監督學習法 編輯
無監督學習法用於檢測未標記數據中隱藏的模式和結構。事實證明，它有助於理解沒有明顯組件標記或映射的複雜系統。[1][9]
強化學習法 編輯
強化學習法被用於構建模型，通過反覆試驗的過程逐漸完善對系統的理解。這種方法通常在解讀系統在不同情況或配置下的功能時使用。[1][5]
深度學習法 編輯
深度學習法被用於分析高維數據。例如，深度學習法可以幫助檢查集成電路（IC）的布局和連接，從而大幅減少逆向工程所需的手動工作。[3][4]
參考文獻 編輯
- ^ 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.
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- ^ Abbott, Ryan (編). 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.