AI 模型分析入口（分流器）
任务分类器（输入形态 → 路径）
拿到 AI 相关目标后先判输入形态，命中即转对应技能：
| 输入形态 | 路径 |
|---|---|
| 拿到模型文件（.onnx / .pt / .pth / .safetensors / .tflite） | → [[re-ai-model]]（文件层：格式解析 / 结构还原 / 权重提取 / 文件级水印） |
| 只有 API（无文件，黑盒接口） | → [[re-ai-attack]]（行为层：extraction / fingerprint / privacy / robustness 评估；guard 授权前置） |
| 文件 + API 都有 | → 先 [[re-ai-model]]（文件侧取证）→ 再 [[re-ai-attack]]（行为侧验证） |
| 发现恶意行为（投毒 / 后门 / 恶意载荷 / 下载执行） | → 恶意分析（当前：[[re-ai-model]] 安全边界处理 + [[re-behavior]]；未来独立 re-ai-malware 承接） |
| 模型被打包进可执行（PyInstaller/pyarmor 等） | → 先 [[re-binary-core]] 拆包 → 拆出的模型文件回本技能分流 |
何时使用 / 何时不用
- 用：用户说「分析这个模型 / AI 模型安全 / 模型泄露」但未指明输入形态——先分流
- 用：不确定目标是文件层还是行为层时——先识别再转
- 不用：输入形态已明确（直接进 [[re-ai-model]] 或 [[re-ai-attack]]，不绕本技能）
- 不用：非 AI 目标（走全局入口 [[re-analyze]]）
- 不用：训练 / 微调 / 部署（非逆向）
工具准备
本技能只做识别与分流，工具轻量：
python3 / file —— 模型文件识别
- python3 安装与验证见 [[re-python]] 工具准备
file：Linuxapt install file/dnf install file/pacman -S file（多数预装）；验证file --version- 验证：
python3 -c "import struct"（标准库）
模型库探测（判断目标依赖，不加载模型）
pip list 2>/dev/null | grep -iE 'torch|tensorflow|onnx'——确认本机可解析目标格式；缺失时由下游技能引导安装
操作步骤
- 输入形态识别：
- 用户给了路径/文件 → 先
file <path>+xxd <path> | head -2粗看，再转 [[re-ai-model]]。几种形态的可靠信号（都以字节为准，不靠扩展名；细节见 [[re-ai-model]] 步骤 1）：- onnx：protobuf 流、无固定魔数，
file报data；首字节是 ir_version 的 tag0x08，第二个字节是版本号、随 ONNX 版本递增（不是常量08）；producer_name按规范只 SHOULD 出现 - safetensors：
file报data——前 8 字节是小端头长度，其后才是 JSON 头（xxd -l 16可见长度段与{） - pytorch：新版是 zip 容器，
file报Zip archive（PK\x03\x04头），unzip -l可见data.pkl等条目；老式是裸 pickle 流（无PK头，file常误报XENIX 8086 relocatable or i286 small model）——不直接 load，见 [[re-ai-model]] 坑 2 - tflite：flatbuffers 流，
file报data；字节 4–7 是文件标识符 ASCIITFL3
- onnx：protobuf 流、无固定魔数，
- 用户只有 API 端点/查询能力 → 转 [[re-ai-attack]]
- 两者都有 → 按任务分类器先文件后行为
- 用户给了路径/文件 → 先
- 目标归属确认：文件/API 的持有方与授权（自有 / 授权测试 / CTF·研究）——行为层评估前必须确认（[[re-ai-attack]] guard 前置；授权上下文见 triage 第 0 步
RE_AUTH） - 转交与记录：明确转交技能 + 会话变量（
RE_GOAL、RE_AUTH、输入形态标记），不在本技能做深度分析
跨域联合
- [[re-managed]]：本技能是其 AI 分支的第一跳（re-managed → re-ai-triage → re-ai-model / re-ai-attack）
- [[re-ai-model]]：文件层下游
- [[re-ai-attack]]：行为层下游（guard 授权前置）
- [[re-binary-core]]：模型打包进可执行时的拆包前置
- [[re-behavior]]：恶意行为侧协作（投毒/后门的行为判定）
常见坑与陷阱
- 拿文件名猜格式：
.pt可能是 pickle 也可能是 zip 容器（torch 新格式）、.bin可能是任意权重 dump——以file输出与魔数为准，不靠扩展名 - 分流过深：本技能只识别与转交，不展开分析——在分流阶段做深度分析会与下游重复
- 授权前置遗漏：行为层评估（[[re-ai-attack]]）有 guard 授权要求——转交前先确认
RE_AUTH，未知归属时先询问，不直接进入行为层
