使用LLM对Java代码调用关系进行分析和展现

概述

本系统是一个基于大模型的Java代码分析工具,能够解析Java项目中的方法调用关系,构建调用图数据库,并通过自然语言查询和可视化方式展示调用关系。系统结合了静态代码分析、图数据库存储和大模型查询能力,为代码理解、架构分析和影响评估提供支持。

2. 系统架构

![系统架构图]

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|   Java代码解析器  | --> |   Neo4j图数据库   | --> |   大模型查询引擎   |

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        v                        v                        v

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| 调用关系缓存系统  |     | 可视化展示模块    |     | 自然语言交互界面  |

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3. 模块详细设计

3.1 Java代码解析模块

3.1.1 功能描述
  • 解析单个Java文件中的类和方法定义
  • 提取方法间的调用关系
  • 支持整个Java项目的递归解析
3.1.2 核心类
  • analyze_java_file: 解析单个Java文件
  • parse_java_project: 递归解析整个Java项目
3.1.3 数据结构

python

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<think>嗯,用户现在想使用LLM(大型语言模型)来分析EXE程序,以确定其所使用的高级语言。之前我已经介绍过如何利用AI技术,特别是机器学习模型来进行分析,但这次用户提到了LLM,可能需要不同的方法。我需要先理解用户的需求,他们可能已经了解之前的机器学习方法,现在想探索使用像GPT这样的语言模型是否可行。 首先,用户可能想知道LLM在此任务中的优势劣势。LLM通常处理文本数据,而EXE是二进制文件,所以需要将二进制信息转换为文本形式,比如反汇编代码、字节序列的文本表示,或者提取特征如导入的DLL列表、字符串等。用户可能不太清楚如何将这些二进制数据适配到LLM的输入中,或者如何设计有效的提示词。 然后,我需要考虑现有的研究或案例,是否有使用LLM进行二进制分析的例子。例如,微软的CodeBERT或者一些开源的模型是否被用于处理汇编代码或二进制特征。另外,可能涉及到微调LLM,或者使用零样本/少样本学习,直接让LLM根据提供的上下文进行分类。 用户可能面临数据准备的挑战,如何构建适合训练或提示的数据集。比如,收集大量不同语言编译的EXE样本,并提取相关文本特征。此外,需要处理不同编译器混淆技术带来的变体,这可能影响模型的准确性。 另一个方面是,用户可能希望了解具体的实现步骤,例如如何使用现有的LLM API(如GPT-4)或开源模型(如LLaMA),结合反汇编工具,将二进制信息转换为自然语言描述,再让模型进行分类。或者设计特定的提示模板,引导模型分析提取的特征。 同时,需要指出LLM在此任务中的潜在限制,例如处理大规模二进制数据时的上下文窗口限制,计算资源需求,以及模型对未见过的编译器或混淆技术的泛化能力。可能还需要结合传统方法LLM,比如用机器学习模型提取特征,再用LLM进行推理解释。 用户还可能关心实际的应用案例,是否有成功的项目或工具已经实现了这一点。例如,是否有人将GPT用于恶意软件分析或逆向工程,并公开了相关的方法结果。此外,可能需要比较LLM传统机器学习方法在准确率、效率易用性上的差异,帮助用户决定是否值得投入资源尝试LLM方案。 最后,需要提供一些具体的示例或代码片段,展示如何将二进制文件的信息传递给LLM,并解析其输出。例如,使用Python调用GPT的API,发送反汇编代码的片段,询问模型可能的编程语言,并处理返回的结果。同时,提醒用户注意数据隐私API使用成本等问题。</think>使用大型语言模型(LLM,如GPT、LLaMA、Claude等)分析EXE程序并推断其原始编程语言,是一种新兴但具有潜力的方法。以下是结合LLM特性的实现思路与技术细节: --- ### **1. LLM的核心优势** - **语义理解**:能解析反汇编后的代码语义(如函数名、字符串、API调用)。 - **上下文推理**:从非结构化数据(如二进制特征)中提取隐含模式。 - **少样本学习**:无需大量标注数据即可完成分类。 --- ### **2. 实现路径** #### **(1) 输入数据预处理** 需将二进制信息转换为LLM可理解的文本形式: - **反汇编代码** 使用IDA Pro/Ghidra提取汇编代码,保留函数名、跳转标签等语义信息。 ```python # 示例:用radare2提取反汇编代码 import r2pipe r2 = r2pipe.open("target.exe") r2.cmd("aaa") # 自动分析 disasm = r2.cmd("pdj") # 以JSON格式输出反汇编 ``` - **结构化特征** 提取PE头、区段信息、导入表/导出表,转换为自然语言描述: ```text [文件头] 编译器标识: Visual Studio 2022 (timestamp: 0xABCD1234) 入口点地址: 0x401000 [区段] .text: 可执行代码段,大小0x5000字节 .rdata: 包含字符串"mscoree.dll""System.Runtime.InteropServices" [导入表] kernel32.dll -> LoadLibraryA, GetProcAddress mscoree.dll -> _CorExeMain ``` - **字节序列文本化** 将二进制字节转换为十六进制字符串或ASCII可视化(需控制长度以防超出LLM上下文窗口): ```text 4D 5A 90 00 03 00 00 00 04 00 00 00 FF FF 00 00 B8 00 00 00 00 00 00 00 40 00 00 00 00 00 00 00 ``` #### **(2) 提示词工程(Prompt Engineering)** 设计针对性的提示模板,引导LLM关注语言相关特征: ```text 你是一个逆向工程专家,需要根据以下信息判断EXE程序的编程语言: 【反汇编代码片段】 0x401000: push ebp 0x401001: mov ebp, esp 0x401003: call 0x4010A0 (函数名:_mainCRTStartup) ... 【PE文件特征】 - 导入表包含mscoree.dllSystem.Console.WriteLine - .text区段发现IL指令码(如ldstr、callvirt) 可能的编程语言选项:C++、C#、Python、Go、Rust 请逐步分析并给出最终答案。 ``` #### **(3) 输出解析** - **直接分类**:要求LLM输出JSON格式结果: ```json {"language": "C#", "confidence": "high", "evidence": ["依赖mscoree.dll", "存在IL指令"]} ``` - **链式思考(CoT)**:让LLM生成分析过程,再提取结论: ```text 分析步骤: 1. 发现导入mscoree.dll,这是.NET框架的核心组件。 2. 反汇编代码中出现IL指令callvirt,说明使用中间语言。 3. 无Python解释器字符串或Go的runtime特征。 结论:C# ``` --- ### **3. 典型场景与优化策略** #### **(1) 静态特征快速分类** - **输入**:PE头信息 + 关键字符串列表 - **提示词示例**: ```text 根据以下特征判断编程语言: - 字符串包含"PyInstaller""python38.dll" - 无标准C运行时库(如msvcrt.dll) - 区段名称包含"pyi_" 选项:Python, C++, Rust ``` - **LLM优势**:能关联"PyInstaller"与Python打包的关联性。 #### **(2) 动态行为分析** - **输入**:API调用序列(如日志): ```text API调用顺序: LoadLibrary("python3.dll") -> Py_Initialize() -> PyRun_SimpleString() ``` - **提示词设计**: ```text 这些API通常被哪种语言的程序调用?给出推理过程。 ``` #### **(3) 混淆对抗** - **场景**:遇到UPX加壳或控制流混淆时 - **策略**:让LLM结合熵值、区段名异常等特征推理: ```text .text区段熵值高达7.8(通常<6),且区段名被改为"UPX0", 原始语言可能是?(提示:脱壳后特征可能暴露语言) ``` --- ### **4. 实现工具链** | 工具 | 用途 | 示例 | |---------------------|-------------------------------|--------------------------| | **r2pipe/radare2** | 提取反汇编代码、PE结构 | 获取函数调用图 | | **LIEF** | 解析PE/ELF文件元数据 | 提取导入表、资源信息 | | **LangChain** | 构建LLM处理流水线 | 链式调用反汇编器+LLM | | **LlamaIndex** | 索引二进制文件特征库 | 快速检索相似样本特征 | --- ### **5. 示例代码Python + OpenAI API)** ```python import lief import openai def analyze_exe(file_path): # 提取PE信息 pe = lief.parse(file_path) features = { "dlls": [dll.name for dll in pe.imports], "sections": [s.name for s in pe.sections], "strings": list(pe.strings) } # 构建提示词 prompt = f"""根据PE文件特征判断编程语言: - 导入DLL: {features['dlls'][:5]}... - 区段: {features['sections']} - 字符串: {features['strings'][:10]}... 选项:C#、C++、Go、Python、Rust""" # 调用LLM response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) return response.choices[0].message.content # 示例输出 print(analyze_exe("sample.exe")) # 输出:"该程序依赖mscoree.dll,字符串中包含'System.Windows.Forms',判断为C#。" ``` --- ### **6. 局限性与应对** - **上下文长度限制**: - 方案:提取关键特征(前N个字节/字符串)或分块分析后汇总。 - **幻觉问题**: - 方案:要求LLM引用具体特征(如"基于'pyiboot01'区段判断")。 - **性能成本**: - 方案:优先使用小型化模型(如CodeLlama-7B)或API缓存。 --- ### **7. 扩展应用** - **漏洞模式识别**:结合CWE数据库,提示LLM发现特定语言的风险模式(如C++的缓冲区溢出)。 - **编译器识别**:通过区段对齐方式/优化模式推断编译器版本(如GCC vs MSVC)。 - **恶意软件分析**:关联语言特征与已知恶意代码家族(如Python勒索软件常用PyInstaller)。 --- 通过合理设计数据表示提示策略,LLM可成为逆向工程中的"智能助手",与传统静态分析工具形成互补。实际部署时建议结合规则引擎(如YARA)进行结果交叉验证。
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