r/LocalLLaMA•약 13시간 전•11•27
오래된 온라인 게임 클라이언트 리버스 엔지니어링을 위한 스택 추천 부탁드립니다
Help me find a good stack for reversing an old online game client
핵심 요약
리버스 엔지니어링 프로젝트를 위해 안전 가이드라인이 적은 로컬 LLM 스택과 하드웨어 구성에 대한 조언을 구함.
- 모델 추천 — Qwen 3.8 Flash Next 및 27B 모델이 리버스 엔지니어링 작업에 적합함.
- 하드웨어 제약 — 16GB VRAM 환경에서 효율적인 모델 구동을 위한 양자화 및 오프로드 전략 논의.
- 도구 활용 — Strata 엔진이나 llama.cpp를 활용한 로컬 환경 구축 및 리버스 엔지니어링 사례 공유.
- 클라우드 대안 — 로컬 구동이 어려울 경우 Deepseek API 등 가이드라인이 느슨한 모델 활용 제안.
안녕, 몇 년 전에 옛날 온라인 게임 클라이언트용 로컬 서버를 만들려고 했었는데, 처리해야 할 데이터 양이 진짜 장난 아니더라고. 결국 프로젝트는 그냥 접어뒀었지. 기본적인 로그인 서버는 만들었고 암호화 관련 문제도 좀 해결했는데, 진도가 너무 안 나가서 답답했거든. 복호화된 패킷이랑 참고할 데이터는 잔뜩 있어서 LLM이 완전히 맨땅에 헤딩하는 건 아니야.
최근에 Fable 써서 다시 시작했는데, 역시나 엄청 도움 되더라. 근데 프로젝트가 좀 진행되니까 자꾸 안전 가드레일에 걸려서 짜증 나네. 로컬 환경 구축하려면 다들 뭐 추천함? 내 사양은 VRAM 16GB(RTX 4060 Ti)에 DDR4 128GB거든. 이 사양으로 택도 없으면 좀 더 센 모델 돌릴 수 있게 호스팅 비용 낼 의향도 있어. 속도 느려서 하루 종일 끙끙대도 상관없음. 그냥 클라이언트 함수 제대로 파악해서 최대한 정확하게 결과 뽑아주는 게 제일 중요하거든.
혹시 추천할 만한 모델이나 도구, 아니면 내가 알아봐야 할 것들 있으면 조언 좀 부탁해. 고맙다!
