BLA：给自家软件加一道「反 AI 逆向」盾，AI 拆包时先撞上预算墙、再跟丢诱饵

BLA（Blind LLM Agents）是 10 月 25 日才冒出来的新开源项目，专门对付 AI 逆向工程智能体：你把要发布的构建产物交给它，它做一层加固，让 AI 分析器在拆包时烧 token、撞预算、跟丢诱饵，而程序本身的运行行为不变。项目 MIT 开源，一周内已近千星。

它分三层动手：Poison 埋格式合法的诱饵证据和蜜罐元数据；Exhaust 把产物撑过分析器的资源上限，比如 Electron 的 asar 头、WASM 的接口表示、Go 的 buildinfo、模型文件的 JSON 嵌套层数；Hallucinate 让分析器最后只拿到截断的清单和模棱两可的线索。用法也简单，一行命令 npx bla-agents harden . 就能对当前项目做一次加固，还能以 MCP 工具或技能的形式交给自己的编程智能体，覆盖 JS、Electron、WASM、Python、SQLite、Safetensors、GGUF 等格式。

作者把话说得很克制，值得单独提一句：实测数据是拿真的 REA 在普通机器上跑出来的，比如未加固的 Electron asar 从 607 字节撑到 16.9MB 后触发了容量错误；但另外那组几百倍 token 的基准数字是内部估算，不是实测证据，别当成实测成绩来引用。还有一条红线：BLA 明确是防御工具，只能用来保护自己的软件。

站内相关：REA：38 万星的 Agent 逆向工程工具，看到喜欢的功能就让 AI 拆开讲清实现原理——BLA 正是针对这类 AI 逆向分析器的反制一端。

项目地址：github.com/qybaihe/bla

来源：GitHub @qybaihe，原文：https://github.com/qybaihe/bla