Noctyra

Noctyra ist ein AST-basiertes Framework, das für Code-Transformation und Deobfuskation entwickelt wurde. Es bietet eine modulare Pipeline zur Analyse und Vereinfachung von Python-Quellcode durch Auflösung komplexer Ausdrücke und Logik.

Übersicht

Das Projekt zielt darauf ab, eine flexible Umgebung für die Verarbeitung des abstrakten Syntaxbaums von Python bereitzustellen. Durch den Einsatz einer Abfolge von steckbaren Transformatoren kann Noctyra:

• Verschachtelte Logik und Bedingungen vereinfachen.
• Statische Werte und gängige Kodierungsmuster auflösen.
• Dynamische Ausführungsblöcke in lesbaren Code entrollen.
• Obfuskierte Konstrukte optimieren und bereinigen.

Erste Schritte

Voraussetzungen

Stelle sicher, dass uv für das Dependency-Management installiert ist.

uv sync

Ausführen der Pipeline

Um ein Zielskript zu verarbeiten, verwende den folgenden Befehl:

python main.py <input_file> [options]

Optionen:

• file: Pfad zur Eingabe-Python-Datei (erforderlich).
• --output: Dateiname für den transformierten Code (Standard: out.py).
• --iterations: Lege eine feste Anzahl von Transformationsdurchläufen fest (Standard: 0 für automatische Erkennung).
• --max-iterations: Begrenze die Durchläufe im Auto-Modus (Standard: 100).
• --debug: Aktiviere ausführliches Logging zum Debuggen von Transformationen. (sieht cool aus)

Entwicklung

Dieses Projekt verwendet uv für das Dependency-Management und ein Makefile für häufige Aufgaben.

Einrichtung

uv sync --all-extras --dev

Qualitätskontrolle

Bevor du einen PR einreichst oder Änderungen pushst, stelle sicher, dass alle Checks bestanden werden:

• Tests ausführen: make test
• Linten & Formatieren: make format
• Typen prüfen: make typecheck

(Windows-Benutzer: Diese Befehle funktionieren automatisch via make.bat.)

CI/CD

Automatisierte Checks werden bei jedem Push über GitHub Actions durchgeführt, darunter Linting mit Ruff, Typprüfung mit Mypy und Komponententests mit Pytest.

Sicherheitshinweis

Noctyra enthält eine interne Evaluierungs-Engine mit grundlegenden Ressourcenbeschränkungen. Bei der Arbeit mit nicht vertrauenswürdigem Code wird jedoch dringend empfohlen, die Pipeline in einer isolierten Umgebung (z. B. einem Container oder einer Sandbox) auszuführen, um mögliche Nebenwirkungen oder Ressourcenerschöpfung zu vermeiden.