ll nuovo paper analizza l\u2019impiego di modelli linguistici e orchestratori locali nei processi di malware analysis, evidenziando il peso di contesto, tool-use e stabilit\u00e0 del runtime.<\/p>\n\n\n\n
Lo studio mostra come questi sistemi non si limitino pi\u00f9 a produrre testo, ma possano orchestrare strumenti, leggere artefatti complessi e sostenere sessioni iterative di analisi. Allo stesso tempo, mette in evidenza un limite strutturale: nei workflow pi\u00f9 lunghi, la criticit\u00e0 principale non \u00e8 solo la qualit\u00e0 del modello, ma la tenuta dell\u2019intero processo operativo.<\/p>\n\n\n\n
Ogni passaggio aggiunge output di tool, log, estratti di codice e riassunti intermedi, fino a saturare il contesto disponibile e compromettere la continuit\u00e0 dell\u2019indagine. Per questo, il paper parte da un caso reale maturato nell\u2019ambito delle attivit\u00e0 del CERT-AGID, in cui una skill eseguita tramite Codex CLI con un modello di frontiera in cloud ha ricostruito in autonomia una catena multi-stage complessa, arrivando a identificare l\u2019ultimo stadio dell\u2019infezione.<\/p>\n\n\n\n
A partire da questa esperienza, \u00e8 stata avviata una campagna di test per valutare la possibilit\u00e0 di trasferire workflow analoghi su infrastrutture interamente locali. Le prove hanno mostrato che, nei contesti agentici dedicati alla malware analysis, il degrado operativo emerge spesso prima per limiti di infrastruttura, orchestrazione e tool-use che per carenze intrinseche del modello.<\/p>\n\n\n\n
I risultati indicano che la combinazione Codex CLI e Ollama con qwen3-coder30b offre oggi un buon compromesso per analisi rapide su task singoli. Al tempo stesso, uno stack basato su un client custom e llama-server garantisce maggiore controllo sul serving GGUF e sulla stabilit\u00e0 del ciclo locale, mentre l\u2019uso di un client alternativo come Cloude pu\u00f2 modificare in modo sensibile la persistenza della chain analitica, a parit\u00e0 di backend.<\/p>\n\n\n\n
Nel complesso, il paper evidenzia che la vera metrica nei workflow agentici non \u00e8 il modello isolato, ma l\u2019intero sistema di analisi. Per renderli sostenibili servono workflow pi\u00f9 atomici, telemetria affidabile e un\u2019orchestrazione rigorosa dei tool, cos\u00ec da mantenere osservabilit\u00e0, continuit\u00e0 operativa e controllo del processo investigativo nel tempo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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