Naze Pixel

测试对象 Naze Pixel 约 105 行 C# 代码，功能是将 24 位 BMP 转换为抖动 ASCII 艺术，并内置一个上传密钥。

在普通 .NET 构建测试中，REA 的 .NET 读取器约 1.5 秒返回 114 KB JSON，包含每个方法、签名、字节码摘要及所有字符串字面量（含密钥），AI 在 85 秒后重建了整个应用。

在测试一中，AI 重建的 Naze Pixel 代码与原程序编译后的 SHA-256 哈希一致，证明逐字节相同。

在混淆构建测试中，使用开源混淆器 Obfuscar 将类和方法重命名为不可见 Unicode 字符并加密字符串，但嵌入的上传密钥仍以明文形式存在于混淆后的 .dll 中。

在混淆构建测试中，AI 仅凭 REA 输出约三分钟后重建了整个算法、破解了 XOR 加密（b ^ i ^ 0xAA），但无法真正读取字符串，只能按长度猜测。

在混淆构建测试中，不用 REA 的对照组代理在 56 秒内完成反编译、找到加密逻辑并用几行 Python 解密所有字符串（含密钥）。

在 Native AOT 测试中，REA 将 1.1 MB 的纯 x64 可执行文件载入 Ghidra，Ghidra 找到 3627 个函数（几乎全是 .NET 运行时），AI 约 18 分钟后还原整个应用，包括相同权重、抖动和密钥。

在 Native AOT 测试中，不用 Ghidra 的对照组代理在不到 4 分钟内用 Python 自行编写反汇编脚本，恢复了相同常量、密钥和真实类名，并运行了未知 exe 以观察行为。