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[原创]优化大模型以服务于iOS逆向工程

发表于: 2024-5-20 09:35 3899

[原创]优化大模型以服务于iOS逆向工程

yuzhouheike 活跃值

2024-5-20 09:35

3899

优化大模型以服务于iOS逆向工程的详细步骤及学习资源

数据收集和预处理

1. 收集数据

代码示例：
- GitHub上的iOS项目：GitHub Explore - iOS
- 逆向工程工具库：Frida
文档和博客：
研究论文：

2. 数据预处理

学习资源：
- Python Data Cleaning
- JSON in Python

模型微调

模型评估和优化

1. 评估模型

学习资源：
- Evaluation Metrics for Machine Learning
- Model Evaluation in NLP

2. 优化模型

学习资源：
- Hyperparameter Tuning Guide
- Advanced Guide to Model Tuning

具体示例和工具

1. 数据集示例

开源项目：
- Awesome iOS Open Source Apps
- ios-ota-downgrader

2. 使用工具

开源框架：
- TensorFlow
- PyTorch
训练平台：

示例代码

数据预处理示例

import os
import json
 
# 假设数据存储在一个JSON文件中，每条记录包含代码和注释
data_path = 'path/to/your/data.json'
 
def load_data(data_path):
    with open(data_path, 'r') as file:
        data = json.load(file)
    return data
 
data = load_data(data_path)
 
# 清洗和格式化数据
cleaned_data = []
for item in data:
    code = item['code']
    comment = item['comment']
    # 去除不相关内容的逻辑
    cleaned_data.append((code, comment))
 
# 保存清洗后的数据
with open('path/to/cleaned_data.json', 'w') as file:
    json.dump(cleaned_data, file)

微调模型示例

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments
 
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
 
# 加载和处理数据
train_data = load_data('path/to/cleaned_data.json')
 
# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)
 
# 创建Trainer实例
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_data,
)
 
# 开始微调
trainer.train()

通过这些步骤和资源，你可以有效地优化大模型以适用于iOS逆向工程领域。

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最后于 2024-5-20 10:08 被yuzhouheike编辑，原因：

#其他 #基础理论 #逆向分析

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yuzhouheike 雪币： 36 活跃值： (1983) 能力值： ( LV3，RANK：25 ) 在线值：发帖 4 回帖 26 粉丝 12 关注私信	yuzhouheike 2 楼要优化大模型以处理iOS程序的ollvm混淆（Obfuscator-LLVM），需要进行以下几个步骤：数据收集和预处理收集混淆前后的代码对：从开源项目或生成自己的混淆数据集。包括混淆前的原始代码和混淆后的代码。清洗和格式化数据：确保代码片段对齐，去除噪声和不相关内容。模型微调选择预训练模型：如GPT-3或Codex。设置微调环境：配置计算资源，使用TensorFlow或PyTorch。训练模型：使用数据对模型进行微调，重点训练模型识别和还原混淆代码的能力。评估和优化评估模型：使用特定任务和基准数据集评估模型性能，如代码去混淆、代码注释生成等。优化模型：根据评估结果调整模型架构和训练参数。详细步骤和学习资源数据收集和预处理代码示例： GitHub上的开源项目：GitHub Explore - iOS Obfuscator-LLVM GitHub 数据预处理学习资源： Python Data Cleaning JSON in Python 模型微调模型选择： OpenAI GPT Models Hugging Face Transformers 微调学习资源： Fine-Tuning Transformers Models PyTorch Transfer Learning 模型评估和优化评估学习资源： Evaluation Metrics for Machine Learning Model Evaluation in NLP 优化学习资源： Hyperparameter Tuning Guide Advanced Guide to Model Tuning 示例代码最后于 2024-5-20 09:42 被yuzhouheike编辑，原因： 2024-5-20 09:40 0
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