在逆向工程（如DLL、C/C++、Vulkan分析）与安全研究领域，开发者正面临AI模型安全风控带来的挑战。讨论指出，目前主流的西方大模型如Claude和ChatGPT（尤其是GPT系列）的安全对齐政策日趋严格，经常拒绝执行涉及逆向、漏洞分析或破解相关的合法技术咨询。相比之下，国内的DeepSeek模型因其较宽松的安全限制和强大的代码理解能力，成为开发者在逆向工程领域的首选。DeepSeek不仅在底层语言的逻辑推理上表现出色，且极少拒绝回答敏感技术问题。这一现象表明，大模型的安全对齐政策正在对特定技术领域的开发效率产生深远影响，而低限制、高代码能力的模型正成为安全研究员和底层开发者的实用选择。
本文探讨了在AI安全审查（Cyber Risk Flag）收紧的背景下，Windows PE逆向工程工作流的应对策略。作者最初利用AI Agent和Frida插桩，实现了游戏二进制资源的完美反序列化与重写。然而，近期各大AI模型加强了安全外审，一旦逆向任务被标记为安全风险，AI便会出现严重的“降智”现象，如日志分析混乱、插桩代码出错、甚至用硬编码二进制代替汇编，导致代码无法Review。 为此，作者被迫从全自动AI流退回到“半自动方案”：自己构建核心代码库（Codebase），仅让AI根据指定偏移量编写Hook实现，并交替分析日志，触发审查时则切换任务或使用网页端。这一案例展示了在AI安全对齐限制下，逆向开发者如何通过人机协同维持高可用工程的研发效率。
LinuxDo社区有用户发现Codex存在一个“bug号”或“漏洞”，该漏洞允许其在处理特定敏感内容（如逆向工程）时，即使结合了如GPT-5.5这类先进模型，也不会触发任何拒绝提示。这一特性被形象地描述为“不在五行之内”，意味着它能绕过常规的内容审查和使用限制。该发现强调了Codex在特定场景下的强大能力，为开发者提供了“无限token”、无需付费且无需审批的AI辅助。对于需要处理敏感技术内容或希望规避大模型使用限制的开发者和AI创业者而言，这提供了一个潜在的、无门槛的强大工具，但其可持续性和潜在风险值得关注。