AIDebug

نقطة بداية المراجع

أداة سطر أوامر للهندسة العكسية تركز على الأدلة. يطوّر Andrey Pautov واجهة المحلل بلغة Python، والفرز الأولي دون اتصال، واستخبارات النصوص، وفحص PE، وسير عمل إعداد التقارير. تُعدّ Capstone وGhidra وGDB ومزوّدو الذكاء الاصطناعي الاختياريون عمليات تكامل، وليست أدوات أصلية من تأليف هذا المشروع.

مدى ملاءمة الدور: فرز البرمجيات الخبيثة، وأدوات الهندسة العكسية، والتحليل الآمن بمساعدة الذكاء الاصطناعي، والتسليم بلغة Python.

شغّل العرض التجريبي المحلي الآمن وراجع نطاق التحقق · التحقق المحلي المسجّل

AIDebug هي أداة سطر أوامر وواجهة طرفية للهندسة العكسية للبرمجيات الخبيثة تركز على الأدلة. وهي تجمع بين الفرز الأولي الحتمي دون اتصال، وفحص الملف كاملًا بالنظام السداسي عشري، والتحليل العميق لبنية PE، وتفكيك Capstone، وإعادة بناء Ghidra، والتحقق المتقاطع الاختياري عبر LLM، وتصحيح أخطاء ELF محليًا، وتمارين تعلّم مُجمّعة، وتقارير مراجعة المحلل.

إصدار المصدر الحالي: AIDebug 3.1.0. راجع ملاحظات إصدار 3.1.0.

يظل أحدث إصدار منشور غير قابل للتغيير هو AIDebug v3.0.0، والمتاح باسم 1200km-aidebug، إلى أن يكتمل وسم 3.1.0 المطابق للإصدار وإصدار GitHub عبر سير عمل النشر المُتحقَّق منه.

أبرز الميزات

• فرز أولي حتمي لملفات PE وELF دون الحاجة إلى خدمة ذكاء اصطناعي.
• استخبارات نصوص ASCII وUTF-8 وUTF-16LE وUTF-16BE على مستوى الملف كاملًا مع مراعاة مواضع التكرار، مع تصنيفات ذكية وترتيب وتفسيرات لـ DLL/API.
• عارض سداسي عشري للقراءة فقط ومقسّم إلى صفحات للملف المُحلَّل بالكامل.
• مستكشف عميق لبنية PE32/PE32+ مع تعيين RVA وVA وإزاحات الملف.
• إعادة بناء شبيهة بلغة C مدعومة بـ Ghidra لدالة واحدة أو لمجموعة الدوال المحدودة بالكامل.
• مراجعة اختيارية مستندة إلى الأدلة عبر Anthropic أو OpenAI أو Google Gemini أو نقطة نهاية محلية متوافقة مع Ollama.
• تصحيح أخطاء ELF محلي مدعوم بـ GDB مع نقاط التوقف والتدرّج والسجلات والفروقات وسياق التفكيك ومرشّحي المدخلات/المخرجات للدوال.
• مئة حالة تعلّم مستقلة بلغة C مع مخرجات المُجمّع الحقيقية والتفكيك والشيفرة الزائفة من Ghidra في الواجهة الرسومية الرئيسية.
• سجل تحليل محلي مفهرس بـ SHA-256 واستعادة متوافقة للنتائج.
• مخرجات HTML وJSON مُصدَّر بالإصدارات ومرشّحي YARA ومرشّحي ATT&CK وCFG لمراجعة المحلل.

التثبيت

حزمة 3.0.0 المنشورة

ثبّت الحزمة المستقرة من PyPI:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install 1200km-aidebug==3.0.0
aidebug --version

قم بتثبيت الإمكانات الاختيارية حسب الحاجة:

# LLM provider clients and local validation of AI-generated YARA candidates
python -m pip install "1200km-aidebug[ai]==3.0.0"

# Frida dynamic instrumentation
python -m pip install "1200km-aidebug[dynamic]==3.0.0"

# All optional Python integrations
python -m pip install "1200km-aidebug[all]==3.0.0"

مصدر 3.1.0 المُراجَع

تتطلب String Intelligence المصدر 3.1 حتى يتم نشر حزمتها. تُثبّت مراجعة 3.1 المراجعة أدناه. كما يتطابق كود التشغيل الخاص بها مع مراجعة main المُدقَّقة بتاريخ 1 أكتوبر 80b0b7172b592814504c405a16bf4cc0ce4161eb.

git clone https://github.com/anpa1200/AIDebug.git
cd AIDebug
git checkout cd81ef242db0bcea3296970d45c241a4228d2d27
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -e .
aidebug --version

من ذلك النسخة المستخرجة، أضف الإضافات باستخدام python -m pip install -e ".[ai]"، أو ".[dynamic]"، أو ".[all]". أبقِ الإضافات على نفس مسار التثبيت: تثبيت "1200km-aidebug[ai]==3.0.0" فوق المصدر 3.1 قد يستبدله بحزمة 3.0 المنشورة.

التطوير

للحصول على نسخة تطوير متغيرة:

git clone https://github.com/anpa1200/AIDebug.git
cd AIDebug
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -e ".[dev,dynamic]"

تم قبول Ghidra وGDB وBubblewrap ومترجم C ومكوّنات هدف Frida كأدوات خارجية تُستخدم فقط من قبل سير العمل التي تتطلبها.

تكامل REMnux

تم قبول AIDebug في REMnux في 7 أكتوبر 2026 عبر PR #355، وأُدرج لأول مرة في salt-states v2026.41.4. تقوم الحالة المقبولة بتثبيت 1200km-aidebug[ai] غير المثبّت بإصدار محدد من PyPI في /opt/aidebug، وتفعّل الترقيات، وتتيح /usr/local/bin/aidebug. وكما تم التحقق في 8 أكتوبر 2026، لا يزال PyPI يوفّر 3.0.0؛ وهذا لا يثبّت مصدر 3.1 غير المنشور ولا الإضافة dynamic. استخدم --offline لإبقاء التحليل محليًا. راجع إعداد REMnux وحدود الإصدارات.

البدء السريع

افتح عينة PE أو ELF في واجهة الطرفية الرئيسية:

aidebug --binary /path/to/sample.exe --offline

شغّل التحليل الحتمي دون واجهة المستخدم بملء الشاشة وصدّر الأدلة:

aidebug --binary /path/to/sample.exe \
  --offline --no-tui --report --json-export --yara \
  --out-dir reports/

استخدم إعادة بناء Ghidra:

aidebug --binary /path/to/sample.exe --offline --no-tui --decompile
aidebug --binary /path/to/sample.exe --offline --no-tui \
  --decompile-all reports/sample-reconstruction.c

حلّل وحدة ترجمة C واحدة عبر أثر ELF مؤقت غير قابل للتنفيذ:

aidebug --source /path/to/example.c --offline --no-tui

حدد أي ملف بشكل مستقل عن امتداد اسمه:

aidebug --identify /path/to/renamed-or-unknown-file --offline

--identify يُصدر JSON منظّمًا يتضمن النوع المُعلن، ونوع MIME، والامتدادات الشائعة، ودرجة الثقة، والطريقة، والأدلة، وSHA-256، والحجم. تشمل التغطية الحتمية صيغ الملفات التنفيذية والبايت كود الشائعة، والأرشيفات وصور الأقراص، وحاويات Office/OpenDocument/EPUB، والمستندات، والصور، والصوت/الفيديو، ولتقطات الحزم، وقواعد البيانات، ومخرجات السجل/سجل الأحداث، والسكربتات، والنصوص. يراعي تصنيف ZIP أول 4,096 اسمًا ويقرأ 128 بايتًا كحد أقصى من مدخل mimetype. يحلّل Python الدليل المركزي قبل تطبيق حد الأسماء؛ وهذا لا يحدّ من ذاكرة تحليل الدليل الأولية. يُقيَّد الإدخال بالكامل عند 128 MiB، ولا تُنفَّذ الملفات أو تُستخرَج أبدًا. تغطي توقيعات الالتقاط المدمجة PCAP بالنانوثانية في كلا ترتيبي البايتات وPCAP-NG. توقيعات PCAP التقليدية بالميكروثانية مفقودة حاليًا؛ قد يتعرف عليها libmagic الاختياري.

ثبّت python-magic بالإضافة إلى قاعدة بيانات libmagic الخاصة بنظام التشغيل للحصول على توقيعات إضافية معروفة للمنصة المحلية:

python -m pip install python-magic