2026 · 预印本
以量化可读性指标引导 LLM 智能体辅助逆向工程
LLM Agent-Assisted Reverse Engineering with Quantitative Readability Metrics
用综合量化可读性分数（QRS）引导智能体改进反编译 C 代码，将词汇熟悉度、结构简洁度和编程惯用法与二进制结构相似性门槛结合，在 210 个简单 C 二进制程序上比较有无 shell 访问的迭代。
研究范围与局限
结构相似性不能证明语义等价。QRS 同时用于指导和评价改进，仍缺少人工可读性验证；经过筛选的合成语料限制了泛化。处理困难二进制并恢复可编译、行为正确代码，不属于本文的贡献范围。
与本合集的关联
把智能体反馈机制与恢复代码的可读性联系起来。
发表与复核详情
- 发表载体
- arXiv
- 发表状态
- 预印本
- 出版／提交日期
- 2026 年 6 月 5 日
- 日期依据
- arXiv v1 首次提交日期。
- arXiv 首次提交
- 2026 年 6 月 5 日
- arXiv
- 2606.06838
- 已复核的 arXiv 版本
- v1
审阅了 v1 摘要与完整 HTML；未确认实现产物，也未复现实验。
来源复核于
本合集仅做来源复核，未重新运行论文实验。请通过原始论文或 BibTeX 引用原作者。