中山大学本科生开源反AI逆向工具BLA

中山大学软件工程专业大三学生 Timo Zhang 开源了 BLA，一套用于对抗 AI 逆向分析的 MCP 服务和 CLI 工具。它通过投毒、耗尽预算、诱导误判三步让逆向 Agent 失效。 作者实测与估算显示，加固后逆向 AI 的 Token 消耗约为原来的 300–2800 倍；按仓库 14 个示例估算，总费用约为加固前的 304.4 倍。 项目已获得 3900+ 标星和 476 forks。报道提到，BLA 的默认上限可以提高，但这一步处理也会让包变大。

AI 根据报道生成 · 17 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。