Large Language Model (LLM) for Software Security: Code Analysis, Malware Analysis, Reverse Engineering

📄 arXiv: 2504.07137v1 📥 PDF

作者: Hamed Jelodar, Samita Bai, Parisa Hamedi, Hesamodin Mohammadian, Roozbeh Razavi-Far, Ali Ghorbani

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-04-07

💡 一句话要点

综述性研究：利用大型语言模型提升软件安全，聚焦代码分析、恶意软件分析与逆向工程

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 恶意软件分析 代码分析 逆向工程 网络安全 静态分析 Transformer模型

📋 核心要点

  1. 现有恶意软件分析方法在识别新型变种和理解复杂代码结构方面存在局限性，难以有效应对快速演变的威胁。
  2. 本研究综述了利用大型语言模型进行恶意软件分析的最新进展，重点关注代码分析、恶意软件检测和逆向工程等关键领域。
  3. 通过分析现有研究，论文旨在识别LLM在网络安全应用中的关键挑战和新兴创新，为未来的研究方向提供指导。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已成为网络安全领域的强大工具，在恶意软件检测、生成和实时监控方面展现出先进能力。大量研究探索了LLMs在网络安全中的应用，证明了其在识别新型恶意软件变种、分析恶意代码结构和增强自动化威胁分析方面的有效性。研究者提出了几种基于Transformer的架构和LLM驱动的模型，利用语义和结构信息来更准确地识别恶意意图，从而改进恶意软件分析。本研究对基于LLM的恶意软件代码分析方法进行了全面综述，总结了最新的进展、趋势和方法。我们考察了重要的学术著作，以描绘研究现状，识别关键挑战，并强调LLM驱动的网络安全领域的新兴创新。此外，我们强调了静态分析在恶意软件检测中的作用，介绍了著名的数据集和专门的LLM模型，并讨论了支持自动化恶意软件研究的重要数据集。本研究为研究人员和网络安全专业人员提供了一个有价值的资源，提供了对LLM驱动的恶意软件检测和防御策略的见解，并概述了加强网络安全弹性的未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：当前恶意软件分析面临的挑战在于，传统方法难以有效识别新型恶意软件变种，并且在理解恶意代码的复杂结构和意图方面存在不足。这些痛点导致了网络安全防御的滞后性和脆弱性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的语义理解和代码生成能力，提升恶意软件分析的自动化程度和准确性。通过将恶意代码视为一种自然语言，LLMs可以学习恶意代码的模式、结构和潜在意图。

技术框架：该研究采用综述的形式，对现有基于LLM的恶意软件分析方法进行梳理和总结。主要包括：1) 恶意代码的静态分析，利用LLM提取代码特征；2) 恶意代码的动态分析，结合LLM进行行为预测和分析；3) 基于LLM的恶意软件家族分类和变种识别；4) 利用LLM辅助逆向工程，加速代码理解和漏洞挖掘。

关键创新：本研究的关键创新在于系统性地总结了LLM在恶意软件分析领域的应用，并指出了该领域面临的挑战和未来的研究方向。它强调了LLM在提升恶意软件分析效率和准确性方面的潜力，并为研究人员和从业者提供了有价值的参考。

关键设计：论文重点关注了以下技术细节：1) 如何选择合适的LLM模型，如Transformer架构及其变种；2) 如何构建和利用恶意代码数据集进行模型训练和评估；3) 如何设计有效的特征提取方法，将恶意代码转化为LLM可以理解的输入；4) 如何利用LLM进行恶意行为预测和漏洞挖掘。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述性研究总结了大量基于LLM的恶意软件分析方法，并指出了现有方法的局限性和未来的研究方向。它强调了LLM在提升恶意软件检测准确率和效率方面的潜力，并为研究人员提供了宝贵的资源和指导。虽然没有提供具体的性能数据，但该研究为后续研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化恶意软件分析平台、入侵检测系统、安全漏洞挖掘工具等领域。通过利用LLM的强大能力，可以显著提升恶意软件检测的效率和准确性，降低人工分析的成本，并为网络安全防御提供更强大的支持。未来，LLM有望在网络安全领域发挥更大的作用，例如自动化漏洞修复、威胁情报分析等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently emerged as powerful tools in cybersecurity, offering advanced capabilities in malware detection, generation, and real-time monitoring. Numerous studies have explored their application in cybersecurity, demonstrating their effectiveness in identifying novel malware variants, analyzing malicious code structures, and enhancing automated threat analysis. Several transformer-based architectures and LLM-driven models have been proposed to improve malware analysis, leveraging semantic and structural insights to recognize malicious intent more accurately. This study presents a comprehensive review of LLM-based approaches in malware code analysis, summarizing recent advancements, trends, and methodologies. We examine notable scholarly works to map the research landscape, identify key challenges, and highlight emerging innovations in LLM-driven cybersecurity. Additionally, we emphasize the role of static analysis in malware detection, introduce notable datasets and specialized LLM models, and discuss essential datasets supporting automated malware research. This study serves as a valuable resource for researchers and cybersecurity professionals, offering insights into LLM-powered malware detection and defence strategies while outlining future directions for strengthening cybersecurity resilience.