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（本文从 AI Agent 的技术认知逻辑出发，结合编译原理、操作系统内核、机器学习三重维度，拆解可执行格式的本质 —— 这不仅是人类理解的「二进制模板」，更是 AI Agent 可感知、可学习、可攻防的结构化语义网络）

一、AI 如何 “看” 可执行格式？—— 从「魔数识别」到「结构解析」

人类分析 ELF/PE 时，会先查魔数、数段表；AI Agent 则用机器学习构建「二进制语义模型」，把格式解析变成一场「特征提取 - 模式匹配 - 意图预测」的智能推理：

1. 魔数识别：AI 的 “二进制身份证扫描”

• 人类逻辑：魔数是0x7F ELF（ELF）、MZ（PE），硬编码识别。
• AI 逻辑：用对比学习训练模型，输入百万级二进制文件的前 16 字节（魔数 + 文件头片段），让模型学习 “格式家族特征”。例如：
  • 训练集包含 ELF/PE/Mach-O 的合法文件 + 恶意样本的篡改魔数，模型能秒级识别魔数变种（比如恶意软件把 ELF 魔数改成0x7E ELF试图绕过检测）。
  • 甚至能发现新型格式雏形：若某未知二进制的魔数段与 ELF 有 80% 结构相似，AI 可预测其为 “类 ELF 实验格式”。

2. 段表解析：AI 的 “内存布局推理”

• 人类逻辑：读readelf -l看段类型、权限、偏移。
• AI 逻辑：用图神经网络（GNN）建模段表关系，把每个段视为节点（含权限、大小、偏移特征），段间依赖视为边。例如：
  • 训练时输入正常 ELF 的段表（.