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我们通过系统性地向 Agent 投喂大量真实 VMP 加壳样本，覆盖不同版本、不同保护选项和不同编译器生成的变体，从中归纳出 VMP 虚拟机的通用执行规律、指令映射特征和混淆模式。在此基础上，我们对每条分析路径进行了细节补齐——包括 Handler 识别、寄存器上下文恢复、局部模拟执行和反反调试策略等——形成了一套可工程化的分析流程。依托这套流程，Agent 能够灵活调用反汇编器、调试器、符号执行引擎等外部工具，在动态与静态结合的视角下对受保护程序进行半自动化分析，逐步还原被虚拟化代码的控制流与数据流。这种能力不仅降低了人工分析的门槛，也大幅提升了分析效率。值得一提的是，整个训练与迭代过程同时也强化了 Agent 的编程能力。无论是分析插件的开发、脚本化处理，还是对异常逻辑的修补重构，Agent 都能在实战中积累经验，不断优化自身的代码生成与调试技能，形成“分析驱动编程、编程反哺分析”的正向循环
例如图：
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