拓海先生、最近「大規模言語モデルでバイナリ解析ができるらしい」が社内で議題になってまして、正直どこまで本当なのか見当がつきません。要は我々の現場で使えるのか知りたいのですが、まず全体像を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。簡単に言うと今回の研究は、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）がアセンブリコードの難読化をどの程度読み解けるかを体系的に評価した初めてに近い報告なんですよ。
ええと、アセンブリって低レイヤの命令列のことでして、我々はソースを直接いじることは少ないのですが、難読化って要するに解析を邪魔する仕組みですよね？これって要するにブラックボックスに鍵をかけるようなものという理解で合ってますか。
素晴らしい着眼点ですね！その比喩は非常に的確ですよ。難読化とはまさに解析者の目をくらますための『トリック』で、今回の研究は複数のトリックを設けた上で、いくつかの商用LLMがどのくらい鍵を外せるかを比較したんです。
なるほど。その比較結果は我々が投資すべきかどうかの判断材料になりますか。たとえば、現場で従来の解析ツールを置き換えられるレベルなら話は早いのですが。
結論から言うと、まだ完全に置き換えられる段階ではありませんが、実務で使えるユースケースは存在しますよ。要点は三つで、1) モデルごとの得手不得手が大きい、2) ある種の難読化には高い成功率を示すが別の手法には脆弱、3) ヒューマンの判断と組み合わせることで効率化が期待できる、です。
ヒューマンと組み合わせるというのは、結局技術導入で人件費が増えるだけにならないでしょうか。費用対効果の見積もりはどうすればよいのか、具体的な指標はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果を見るには三つの観点を最低限計測すべきです。1つ目は自動化で削減できる工数、2つ目は解析精度の向上がもたらすリスク低減、3つ目は導入コストと運用コストの合計。これらを比較すれば現場導入の判断ができますよ。
具体的にはどのケースで有効というのか教えてください。現場の技術者が確認すれば良い段階と完全自動化が可能な段階の違いがわかると助かります。
素晴らしい着眼点ですね！論文の示した傾向だと、定型的で文脈が明確な難読化（たとえば命令の置換や明らかな無意味分岐）は自動化で大きな効果が出る一方、制御フローが複雑に絡むケースや定数伝播を理解する必要があるケースは人の介入が必要です。
それは要するに、ツールが得意な領域と不得意な領域を見極め、不得意な部分は現場の専門家がフォローするハイブリッド運用に向いているということですね。
その理解で合っていますよ。最後に導入の心得を三つにまとめますね。第一に小さく試して数値で示すこと、第二にモデルごとの性格を見極めること、第三に自動化が間違った結論を出した時の安全網を用意すること。大丈夫、一緒に進めれば必ず形になりますよ。
分かりました。では私の言葉で整理しますと、今回の研究は『大規模言語モデルは一部の難読化を自動で解除できるが、万能ではない。得意領域と不得意領域を見極めて人と組み合わせるハイブリッド運用が現実的』ということですね。
