AI 기술을 활용한 리버스 엔지니어링 파일 형식

문제

클러스터링 및/또는 데이터 마이닝 기술을 사용하여 파일 형식을 리버스 엔지니어링하는 공개적으로 사용 가능한 도구가 있습니까?

예를 들어, 도구를 사용하면 동일한 형식을 갖는 파일 모음이 있고 도구의 출력은 일반 구조가 될까요?

해결책

정말 효율적인 이진 인코딩 형식(예: ZIP 파일)이 있는 경우 각 비트의 정보 내용이 높습니다.본질적으로 이는 완벽한 난수처럼 보일 것입니다.

추가적인 지식 없이는 아무것도 추론할 수 없습니다.

이론적으로 이진 인코딩이 효율적이지 않으면 구조를 볼 가능성이 거의 없습니다.하지만 이것은 여전히 정말 어려운 일처럼 들립니다.필드의 경계가 어디인지 추측을 어떻게 시작합니까?

AI 기계 학습 유형은 이미 "거의" 알고 있지 않으면 아무것도 배울 수 없다고 말합니다.종종 그들은 적어도 당신이 추론할 수 있는 문제 토큰으로 문제를 인코딩함으로써 성공합니다.

더 많은 정보를 제공하지 않고서는 이 작업을 수행할 수 없다고 생각합니다.파일 형식에 대해 알고 계시나요?필드 크기는 항상 N 비트보다 작습니까?ASCII 문자열만 인코딩됩니까, 아니면 그 반대입니까?

라이센스 : CC-BY-SA ~와 함께 속성

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