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一名业余爱好者对一个伪装成《南方公园》剧集的恶意 .exe 文件进行了逆向分析。该文件由 Sonarr 从公共 torrent 追踪站自动下载。分析揭示了一个经 ChaCha20 加密的内存 PE 加载器、反调试和反沙箱手法，以及一个窃取浏览器密码和 Cookie 的第二阶段信息窃取程序。
SentinelOne 正在利用 OpenAI 的 Daybreak 网络安全能力，将恶意软件逆向工程所需的时间从四到六周缩短至约八小时，从而能够更全面地绘制威胁态势图谱，并开展更主动的防御。该公司表示，人工智能如今能够提供达到人类水平的逆向工程成果，而关键决策的责任仍由人类承担。
推文推荐了一篇关于逆向工程（REA）的文章，介绍拆解代码的11个步骤，内容详尽但费时。
RPISEC 在 GitHub 上免费发布了其大学级别恶意软件分析课程的全部资料，涵盖 12 节讲座、10 个实验和 4 个项目，内容涉及逆向工程、恶意软件分析以及反分析技术。这些资料基于《Practical Malware Analysis》一书编写，面向零逆向工程经验的初学者。
Cisco Talos 发布了一个名为 CAIRN 的开源框架，用于分类和分析集成AI的恶意软件，该框架已识别出一个名为 CLOSEDQUORUM 的自主指挥系统，该系统使用大语言模型来指导攻击，无需人类参与。
Kesakode 工具支持对函数查找使用模糊匹配，以帮助进行混淆分析，特别是在 #vidar 恶意软件的背景下。
文章重点介绍了 Qwen 3.8 27B 模型在网络安全任务中的卓越表现，特别是恶意软件分析，超越了之前的模型如 Opus。它讨论了基准测试和 AI 在漏洞利用能力方面的影响。
Cutter是一款开源逆向工程平台，提供专业级、免费的分析环境，支持多平台二进制分析和插件扩展。
Reversecore MCP 是一款企业级的 AI 驱动的逆向工程与安全分析工具，通过模型上下文协议（MCP）与 AI 助手集成，提供超过 50 种工具，用于静态/动态分析、恶意软件分析、漏洞研究等。
微软的 Project Ire 是一个自主恶意软件分类代理，它通过行为逆向工程成功识别出一个规避了主流 EDR 工具的 LOTUSLITE 变体，且无需依赖 IOC 签名。
本文详细介绍了作者如何使用Claude Code对预装在廉价Android投影仪上的恶意软件进行逆向工程，识别并禁用了可疑的软件包。
Google威胁情报小组报告称首次发现旨在用于大规模攻击的AI生成零日漏洞利用程序，凸显出攻击者利用AI进行恶意软件开发、规避防御及发起自主网络攻击的趋势正日益加剧。
SentinelOne 研究员指出，AI 在逆向工程等领域已达到人类水平，可将过去需要 4 到 6 周的恶意软件分析工作压缩到约 8 小时，使防御者首次有能力负担跨样本、跨组织的威胁关联情报，OpenAI 的技术正在将攻防不对称优势转移到防御者一边。