KRAKEN

Zerlege ein Programm und verstehe es – mit einer helfenden Hand. KRAKEN ist eine Open-Source-Workbench für Reverse Engineering, die auf Ghidras Decompiler aufbaut, mit einer Java-freien nativen Engine und einer optionalen vollständigen Ghidra-Engine. Du, deine Skripte und KI-Agenten arbeiten alle über einen gemeinsamen Satz von Befehlen am selben Projekt, und jede Änderung wird protokolliert, einem Urheber zugeordnet und ist rückgängig zu machen. Du musst kein Reverse Engineering beherrschen, um anzufangen: Die App erklärt Begriffe, während du vorankommst, und das Tutorial führt dich durch eine erste Sitzung. Das langfristige Ziel sind Rust-Neuschreibungen von Binärdateien, Funktion für Funktion, geprüft gegen das Original.

Ein echtes Projekt der nativen Engine: stripped_calc-O2-stripped aus diesem Repository, nachdem einige Funktionen benannt wurden.

Was es kann

Analysieren

• Findet Funktionen und dekompiliert sie mit Ghidras Decompiler zu C-ähnlichem Code: über die native Engine (kein Java; ELF und Windows PE, x86 und x86-64) oder die optionale Ghidra-Engine (ELF, PE und Mach-O, viele Prozessoren).
• Listing, Hex, Kontrollflussgraph, Querverweise, Strings, Importe und Exporte, Speicherabbild.
• Funktionen umbenennen, Typen und Kommentare setzen. Suchen, filtern und zwischen Ansichten springen.

Patchen

• Die Bytes eines Programms ändern: eine neue Anweisung eintippen und KRAKEN assembliert sie, oder das dekompilierte C bearbeiten und den Assistenten die kleinste Maschinencode-Änderung ermitteln lassen.
• Das Original und das gepatchte Programm nebeneinander in einem sandboxed Emulator ausführen, bevor irgendetwas geschrieben wird, dann eine gepatchte Kopie exportieren. Die Originaldatei wird nie angefasst.
• Jeder Patch ist eine Änderung in der Historie, sodass die Patches eines Assistenten wie alles andere überprüft und rückgängig gemacht werden können.

KI

• Integrierter Assistent: eine Funktion erklären, ein geführter erster Blick auf ein Programm, Namensvorschläge, die du prüfst, bevor sich etwas ändert, und ein Offline-Glossar.
• Funktioniert mit einem Modell auf deinem Computer (Ollama, LM Studio, llama.cpp oder eines, das KRAKEN für dich ausführt) oder einem Cloud-Anbieter.
• Terminal-Agenten (Claude Code, Codex, Gemini CLI) können in der App laufen oder sich von außen über MCP verbinden.

Automatisieren

• Eine einzige Befehlsregistrierung treibt die CLI, den MCP-Server, die GUI und die Agenten an, sodass sie nicht auseinanderdriften können.
• --json-Ausgabe für Skripte, ein Python-Modul und ein Hintergrund-Daemon, der Projekte warmhält.
• Jede Änderung steht in einem Protokoll mit ihrem Urheber, mit Undo pro Änderung und pro Agentenlauf.

Neuschreiben

• Eine Funktion nach der anderen nach Rust übersetzen, das Original unter Emulation und die Rust-Seite nebeneinander ausführen und die kleinste Eingabe sehen, bei der sie nicht übereinstimmen.
• Die Reihenfolge planen (zuerst die aufgerufenen Funktionen), verifizierte Funktionen selbst abnehmen, einen Cargo-Workspace exportieren.

Status

KRAKEN ist Pre-Alpha (0.1a). Rechne mit Ecken und Kanten und mit brechenden Änderungen.

	Linux x86_64	macOS (Apple Silicon)	Windows x86_64
CLI, MCP-Server, GUI	Funktioniert	Baut, experimentell	Baut, experimentell
Native Engine, kein Java (kraken setup --native)	Funktioniert (ELF und PE)	Noch nicht	Noch nicht
Analyse mit Ghidra (kraken setup)	Funktioniert	Noch nicht	Noch nicht
Sandbox um Ghidra	Landlock	Noch nicht	Noch nicht
Lokale Modelle	Funktioniert	Baut	Baut
Rewrite-Pipeline	Funktioniert (benötigt Landlock und ein Modell)	Verweigert den Start	Verweigert den Start

„Baut" bedeutet, dass der Code kompiliert und in der CI geprüft wird, nicht dass das gesamte Produkt dort erprobt wurde. Linux ist die Plattform, die heute verwendet werden sollte.

Installation

Linux x86_64 (kein Java nötig: die native Engine und ihre Prozessor-Dateien sind im Release enthalten):

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Adam-AtlasSoftware/kraken/main/scripts/install.sh | bash

Das Skript prüft den Download gegen die SHA256SUMS des Releases, benötigt kein sudo und installiert nach ~/.local. Oder nimm das AppImage aus dem neuesten Release (chmod +x KRAKEN-*.AppImage, dann ausführen; ./KRAKEN-*.AppImage kraken --help startet die Kommandozeile), oder installiere unter Arch Linux kraken-workbench-bin aus dem AUR. Windows- und macOS-Archive sind ebenfalls auf der Releases-Seite zu finden und sind experimentell (siehe Status). Install enthält die Details und den Build aus dem Quellcode.

Schnellstart

kraken project-create --binary /usr/bin/ls --project ~/kraken-projects/ls
kraken analyze --project ~/kraken-projects/ls
kraken list-functions --project ~/kraken-projects/ls --limit 20
kraken-gui                             # or open the app and pick the project

Neue Projekte verwenden die native Engine, wenn sie die Datei öffnen kann, andernfalls die optionale Ghidra-Engine (Mach-O, andere Prozessoren, Windows-Debuginformationen), die kraken setup beim ersten Gebrauch zusammen mit einem JDK herunterlädt. Die Seite zur nativen Engine vergleicht die beiden. Die Übungsprogramme in corpus/bin/ sind ein guter Einstieg, und das Tutorial führt durch eine erste Sitzung.

Einen Agenten verbinden: claude mcp add kraken -- kraken mcp --project ~/kraken-projects/ls.

Aus dem Quellcode

Sie benötigen Rust und einen C++-Compiler:

git clone https://github.com/Adam-AtlasSoftware/kraken && cd kraken
cargo build --release -p kraken-cli -p krakend -p kraken-gui -p engine-native -p kraken-emu
export PATH="$PWD/target/release:$PATH"
kraken setup --native                  # once: fetches the pinned sources, compiles the Sleigh files (about a minute)

Dokumentation

Beginne mit dem Tutorial: Deine erste Reverse-Engineering-Sitzung.