本文系统分析大语言模型（LLM）在逆向工程中的能力边界，揭示其核心为“模式匹配而非逻辑推理”。基于Transformer架构与上下文窗口限制，LLM在函数语义理解、变量重命名等任务上表现良好，但在多层MBA化简、虚拟机（VM）Handler分析等复杂场景中几乎失效。实验表明，仅靠混淆无法阻止AI，需结合运行时保护才能有效防御。工具评测显示，REA、Gepetto等虽提升效率，但面对高强度保护仍难突

控制流图是一个有向图G = (V, E)V（节点集）：每个节点是一个基本块（Basic Block）——通俗地说，基本块就是一段"一口气执行完"的连续指令，中间不会拐弯、不会分叉，从第一条指令开始就一定会顺序执行到最后一条E（边集）：每条边表示一个可能的控制流转移（跳转、分支、函数调用返回等）图中有两个特殊节点： -入口节点（Entry）：函数的第一个基本块 -出口节点（Exit）：函数的返回点（