Decompiling & Reverse Engineering WebAssembly with AI

WebAssembly (Wasm) menghadirkan cara baru menjalankan kode berperforma tinggi di browser, dikompilasi dari bahasa seperti C, Rust, atau C++. Namun di balik efisiensinya, format bytecode ini menantang untuk dianalisis karena tidak mudah dibaca manusia.

Mengapa Melakukan Decompiling dan Reverse Engineering?

Reverse engineering terhadap file .wasm dapat membantu pengembang memahami perilaku internal aplikasi, mengaudit keamanan, atau memulihkan logika jika sumber asli hilang. Namun praktik ini hanya etis dilakukan pada kode milik sendiri atau proyek open source.

Tantangan Teknis dalam Membaca Wasm

Proses dekompilasi Wasm sulit karena struktur bytecode tidak menyertakan nama fungsi atau variabel asli, kontrol alur terbagi-bagi, dan terkadang dilindungi oleh obfuscation. Semua ini membuat proses interpretasi butuh pemahaman arsitektur tingkat rendah.

Bantuan LLM dan AI dalam Proses Analisis

Model bahasa besar seperti GPT dapat membantu menganalisis hasil konversi .wasm ke .wat dengan menjelaskan fungsi, menulis pseudocode, atau mendeteksi pola logika yang kompleks. Dengan prompt yang jelas, AI mampu mengubah bytecode kaku menjadi penjelasan yang mudah dipahami.

Alur kerja umumnya dimulai dari konversi file dengan tool seperti wasm2wat, lalu potongan fungsi dikirim ke LLM untuk interpretasi. Hasilnya bisa berupa penjelasan semantik, representasi kode tingkat tinggi, bahkan diagram alur kerja logika.

Batasan dan Aspek Etika

Meski AI mempercepat proses analisis, hasilnya tidak selalu akurat. Pengembang tetap perlu verifikasi manual dan berhati-hati agar tidak melanggar hak cipta atau mengunggah kode tertutup ke layanan publik. Penggunaan model lokal bisa menjadi alternatif yang lebih aman.

Tool dan Workflow Rekomendasi

wasm2wat – konversi dari format biner ke teks.

Binaryen / WABT – framework manipulasi dan optimasi Wasm.

Rizin / Cutter – reverse engineering tool dengan dukungan WebAssembly.

LLM seperti GPT-4 atau Llama 3 – membantu interpretasi logika bytecode.

Kesimpulan

LLM telah membuka cara baru untuk menjembatani antara bytecode yang kompleks dan pemahaman manusia. Dengan memadukan alat dekompilasi tradisional dan AI, pengembang bisa mempercepat analisis keamanan, dokumentasi, dan pembelajaran terhadap proyek WebAssembly.