awesome-llm-reverse-engineering
收藏资源简介：
这是一个精心整理的资源列表，专注于大型语言模型（LLM）在逆向工程、二进制分析、反编译和网络安全研究中的应用。该合集收录了相关的工具、论文、数据集、教程、CTF挑战和博客等资源，旨在为研究者和开发者提供一个全面的参考集合。
This is a curated list of resources focused on the applications of Large Language Models (LLMs) in reverse engineering, binary analysis, decompilation, and cybersecurity research. This collection includes relevant resources such as tools, papers, datasets, tutorials, CTF challenges, and blogs, aiming to provide a comprehensive reference set for researchers and developers.
数据集概述
该页面是一个名为 Awesome‑LLM‑Reverse‑Engineering 的资源清单，专注于大语言模型（LLM）在逆向工程与二进制分析领域的交叉应用。页面收录了工具、数据集、论文、教程、CTF 挑战及博客文章等资源。
核心能力
LLM 在底层程序分析中展现出以下能力：
- 恢复函数名称和变量类型
- 总结整个二进制文件
- 将机器码反编译为类似 C 语言的源码
- 支持漏洞研究与安全工具开发
数据集列表
页面收录了 10 个与 LLM 逆向工程相关的数据集，具体如下：
| 数据集名称 | 用途 | 链接 |
|---|---|---|
| Decompile‑Eval | 可重编译性基准测试 | GitHub 仓库 |
| DeBinVul | 15 万个漏洞/安全样本 | 论文 |
| WaDec | WAT↔C 配对数据 | 论文 |
| NYU CTF Bench | 200 个 CTF 任务 | GitHub 仓库 |
| ReCopilot set | 数据流图 | 论文 |
| BinBench24 | 9 万个多架构函数（C⇄ASM） | 论文 |
| BBRE | 基本块恢复评估 | 论文 |
| X‑Decomp | x86/ARM 反编译配对数据 | GitHub 仓库 |
| DecompileBench | 2.3 万个真实函数 + LLM 评估器 | 论文 |
| ExeBench | 2621 个可执行 C 函数 |
工具与插件
页面列出了 20 余个工具和插件，涵盖反编译（如 LLM4Decompile、SLaDe）、逆向辅助（如 Gepetto、GhidraChatGPT）、动态分析（如 Qiling‑GPT）等领域，支持 IDA Pro、Ghidra、Binary Ninja、Radare2 等主流平台。
相关论文
页面收录 20 余篇论文（2023–2025 年），涉及二进制代码理解、反编译后段优化、控制流图引导、漏洞数据集构建、协议模糊测试、恶意软件分析等方向，另有 2 篇综述论文。
其他资源
- 教程与课程：3 项，包括 Android APK 逆向、AI/ML 自动化逆向、Binary Ninja AI 工作坊。
- CTF 与基准：NYU CTF Bench 和 Flare‑On 竞赛。
- 博客与文章：4 篇，介绍 LLM 工具在实际逆向中的应用。
