Есть ли вообще смысл учить реверс, когда есть ИИ?

Пока разбираюсь с ассемблером, структурами Windows и другими деталями, периодически думаю: а сколько из этого через несколько лет будет делать ИИ? И что тогда останется человеку?

Думаю, влияние на информационную безопасность будет серьёзнее, чем просто «стало удобнее писать код».

Часть знаний перестанет быть преимуществом сама по себе. Помнить смещения, узнавать типовые конструкции, объяснять отдельные инструкции полезно. Но по мере автоматизации этих задач ценность специалиста смещается к другим вопросам: что исследовать, где искать ошибку и как доказать, что она действительно есть.

Для реверса это, на мой взгляд, означает меньше ручной рутины и больше проверки гипотез. Получить правдоподобное объяснение функции и восстановить её реальное поведение - разные задачи. Особенно если логика зависит от состояния процесса, входных данных или взаимодействия нескольких компонентов.

В ИБ ускорение получат обе стороны. Я ожидаю, что станет проще анализировать код, собирать инструменты и проверять известные классы ошибок. Защитники смогут быстрее разбирать события и исправлять проблемы. Атакующим тоже будет проще автоматизировать часть работы. Поэтому само наличие ИИ в компании вряд ли станет преимуществом надолго. Важнее будет, кто встроит его в работу и сможет проверять результат.

И здесь меня особенно интересует судьба начинающих специалистов.

С одной стороны, учиться может стать легче: можно сразу спросить, почему здесь +0x18, и получить объяснение. С другой - появляется соблазн пропустить момент, когда ты должна разобраться сама. Если каждый непонятный участок сразу отдавать ИИ, можно научиться получать ответы, но так и не научиться исследовать.

Мой прогноз: вход в отдельные задачи станет проще, а требования к самостоятельному специалисту вырастут. От него будут ждать большего объёма работы, умения пользоваться ИИ и способности заметить, когда инструмент ошибается.

Какие навыки тогда станут ценнее?
▪️ Проверка гипотез. Предположить, что делает программа, подобрать входные данные, проверить поведение в отладчике и разобраться, почему результат отличается от ожидаемого. С ИИ гипотез может стать больше. Доказывать их всё равно придётся.
▪️ Понимание системы целиком. Уязвимость может возникать на стыке сервисов, прав доступа, настроек и бизнес-логики. Здесь нужно понимать, кому система доверяет и где её предположения могут нарушаться.
▪️ Умение расставлять приоритеты. Если инструменты найдут тысячу подозрительных мест, кому-то нужно определить, какие реально эксплуатируемы, к чему приведут и что исправлять первым.

А типовые объяснения кода, черновики скриптов, первичная классификация функций и подготовка отчётов, думаю, будут всё больше становиться обычными возможностями инструментов. Строить экспертизу только на этих задачах будет сложнее.

Стала бы я сегодня глубоко учить ассемблер и внутренности ОС? Да. Без понимания памяти, исполнения кода и устройства системы мне будет трудно самостоятельно исследовать сложные случаи и проверять выводы ИИ. Но меньше времени тратила бы на заучивание того, что легко посмотреть, и больше - на эксперименты и разбор причин.

Для себя я решила так: буду учиться и пользоваться ИИ по ходу. Если он помог быстрее разобрать функцию - отлично. Но дальше мне нужно самой понять, на чём основан вывод и как его проверить. Иначе на следующем сложном участке я снова буду полностью зависеть от подсказки.

Не знаю, как будет выглядеть работа реверсера через пять лет. Но понимание того, что происходит внутри программы, кажется мне хорошей инвестицией своего времени. Поэтому продолжаю разбираться 🙂