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concepts/ai-assisted-reverse-engineering.md

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+title: AI-Assisted Reverse Engineering
+created: 2026-06-29
+updated: 2026-06-29
+type: concept
+tags: [security, dev-tool, agent, automation, quality]
+sources: [raw/articles/ghidra-mcp-2026.md]
+confidence: medium
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+# AI-Assisted Reverse Engineering
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+AI-assisted reverse engineering は、binary 解析、逆コンパイル、型復元、関数名付け、コメント付け、デバッグ観察を、人間だけの手作業ではなく AI エージェントと専門道具の組で進める考え方。[[ghidra-mcp]] はこの形を Ghidra と MCP で具体化している。
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+重要なのは、LLM に「それらしく読ませる」だけでは品質が安定しないこと。逆解析では、関数名、型、構造体、呼び出し関係、根拠コメントが後続作業の足場になるため、一度の推測ミスが広く伝播する。Ghidra MCP の README は、命名規則、型変更の拒否、文書化の完全性得点、batch operation、transaction といった仕組みを通じて、作業のばらつきを道具側で抑えようとしている。
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+## 見るべき軸
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+- **読み取りから書き込みへ**: AI が decompile 結果を要約するだけでなく、rename、retype、comment、structure creation まで行うなら、取り消しや検査の境界が必要になる。
+- **作法の固定**: 命名や型付けの規則を prompt ではなく tool layer に置くと、[[ai-research-automation]] と同じく、人間が毎回注意しなくても運用が続く。
+- **静的解析と動的観察の接続**: P-code 実行や debugger 連携は、単なる text reading ではなく、仮説を実行で確かめる経路を作る。
+- **共同作業と版違い**: Ghidra Server、version control、function hash による文書化移植は、複数人・複数版 binary の解析で効く。
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+## Open Questions
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+- AI が書き込んだ rename/type/comment を、どの段階で人間が承認するべきか。
+- convention enforcement が強すぎると、未知の binary に必要な例外を潰さないか。
+- MCP 経由の Ghidra 操作ログを、[[wiki-maintenance-loop]] の raw source や監査記録としてどう残すか。
+- 逆解析支援道具を扱うとき、研究・防御・教育の用途と悪用可能性の線引きをどう説明するか。