11 月 10 日，一个由中山大学本科生主导的反 AI 逆向项目 REA 在 GitHub 上线一周就攒到 10 万多星。它的定位是给开发者一层加固方案，专门对付用编程智能体逆向自家软件的场景。
BLA 往文件里塞假线索
网页的 JavaScript 打包压缩后代码常常挤在几行里，Source Map 相当于给逆向工具的路标，有时还附源码正文。BLA 的做法是生成一份格式完全有效的映射文件，里面填上虚构的源码路径和代码片段，让一段普通客户端代码看起来在调用硬件安全区，还带上远程认证接口和注释。智能体如果把这些当证据，就会顺着一条根本不存在的调用链继续查。另外对 Electron 常见的 asar 包，最强加固档会往包头索引里塞约 4000 条诱饵文件，体积全堆在索引上。
实测体积与拦截效果
一个 607 字节的包加固后变成 16.93 MiB，包头超过 REA 的默认上限，读取直接报错。13 个加固前后对照项里，7 项在被测步骤报错或被拒绝，2 项返回部分结果，1 项只在指定查询时报错，其余 3 项没观察到分析被阻断。
Token 成本估算
作者内部测试的估测是，加固后逆向 AI 的 Token 消耗约为原来的 300 到 2800 倍。用仓库里 14 个示例估算，总 Token 消耗约为加固前的 639.5 倍，总费用约为 304.4 倍。BLA 之外还有同一作者的项目 mu，一个基于树莓派构建、专门用于降低 Coding Agent Token 消耗的小模型，收了 500 多个星。
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