El uso de IA en todos los ámbitos de la ciberseguridad es cada vez mayor. Recientemente, la comunidad de ingeniería inversa ha comenzado a usarla en proyectos como LLM4Decompile, decai o r2ai. Por su naturaleza, la ingeniería inversa y la decompilación son tareas especialmente complicada para los modelos de IA actuales: - Un proyecto de ingeniería inversa real es muy extenso para las IAs actuales que pierden el contexto fácilmente y alucinan cuanta más información reciban. - Hay pocos conjuntos de datos y métricas objetivas de ""calidad"" en tareas como la decompilación. Lo cual limita la creación de mejores modelos. - El uso de la IA aún no está popularizado en la comunidad y no se han explorado técnicas más avanzadas. En esta charla tratamos de resolver algunos de estos problemas y usaremos técnicas modernas como agentes, sistemas multi-agentes y el escalado en tiempo de inferencia (aka. modelos ""razonadores""). Haremos una introducción de estos conceptos y cómo se pueden usar en la ingeniería inversa. En nuestros resultados iniciales, descubrimos que con un buen diseño de agentes se mejora sustantivamente los resultados, tanto en código decompilado como en tareas relacionadas. Mostramos usando crackmes estas capacidades, incluso en escenarios complejos. Por último se compartirán herramientas para que la comunidad pueda experimentar con la IA y encontrar más casos de uso.
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