Über

Maat ist ein Open-Source-Framework für dynamische symbolische Ausführung und Binäranalyse. Es bietet verschiedene Funktionen wie symbolische Ausführung, Taint-Analyse, Constraint-Lösung, Binärladen, Umgebungssimulation und nutzt Ghidras Sleigh-Bibliothek für das Assembly-Lifting: https://maat.re

Hauptfunktionen:

• Schnell & Portabel: Entwickelt, um mit realen Anwendungen zu skalieren. Vollständig in C++ geschrieben für gute Laufzeitleistung. Es gibt kaum Laufzeitabhängigkeiten, und die meisten sind optional.
• Benutzerfreundlich: Maat hat eine flexible, debugger-ähnliche API, und seine Funktionen sind konfigurierbar, um sich an viele verschiedene Anwendungsfälle anzupassen. Wie es sich für ein modernes Framework gehört, gibt es Python-Bindings.
• Multi-Architektur: Dank des Liftings und der Emulation basierend auf Ghidras großartiger Sleigh-Bibliothek hat Maat das Potenzial, viele Architekturen zu emulieren, einschließlich exotischer.

Erste Schritte

• Installation
• Hacking
• Mitwirken
• Tutorials
  • Erste Schritte
  • Event-Hooks
  • Dynamische symbolische Ausführung
• Dokumentation
  • Python-API
  • C++-API
• Beispiel
• Kontakt

Installation

So installieren Sie Maats Python-Modul:

python3 -m pip install pymaat

Um Maats natives SDK zu installieren und die C++-API zu nutzen, lesen Sie BUILDING.md

Beispiel

from maat import *

# Create a symbolic engine for Linux X86-32bits
engine = MaatEngine(ARCH.X86, OS.LINUX)

# Load a binary with one command line argument
engine.load("./some_binary", BIN.ELF32, args=[engine.vars.new_symbolic_buffer("some_arg", 20)])

# Get current eax value
engine.cpu.eax

# Read 4 bytes at the top of the stack
engine.mem.read(engine.cpu.esp, 4)

# Set a callback displaying every memory read
def show_mem_access(engine):
    mem_access = engine.info.mem_access
    print(f"Instruction at {engine.info.addr} reads {mem_access.size} bytes at {mem_access.addr}")

engine.hooks.add(EVENT.MEM_R, WHEN.BEFORE, callbacks=[show_mem_access])

# Take and restore snapshots
snap = engine.take_snapshot()
engine.restore_snapshot(snap)

# Run the binary
engine.run()

Kontakt

Für allgemeine Diskussionen, Fragen und Vorschläge nutzen wir Github Discussions

Um Probleme und Fehler zu melden, verwenden Sie bitte Github Issues

Für alles andere senden Sie eine E-Mail an [email protected]