Noctyra

Noctyra est un framework basé sur AST conçu pour la transformation et la désobfuscation de code. Il fournit un pipeline modulaire pour analyser et simplifier le code source Python en résolvant des expressions et logiques complexes.

Aperçu

Le projet vise à fournir un environnement flexible pour traiter l'arbre syntaxique abstrait de Python. En employant une séquence de transformateurs enfichables, Noctyra peut :

• Simplifier la logique imbriquée et les conditions.
• Résoudre les valeurs statiques et les motifs d'encodage courants.
• Dérouler les blocs d'exécution dynamique en code lisible.
• Optimiser et nettoyer les constructions obfusquées.

Pour commencer

Prérequis

Assurez-vous d'avoir uv installé pour la gestion des dépendances.

uv sync

Exécution du pipeline

Pour traiter un script cible, utilisez la commande suivante :

python main.py <input_file> [options]

Options:

• file: Chemin vers le fichier Python d'entrée (obligatoire).
• --output: Nom du fichier pour le code transformé (par défaut : out.py).
• --iterations: Définit un nombre fixe de passes de transformation (par défaut : 0 pour détection automatique).
• --max-iterations: Limite le nombre de passes en mode automatique (par défaut : 100).
• --debug: Active la journalisation détaillée pour déboguer les transformations. (a l'air génial)

Développement

Ce projet utilise uv pour la gestion des dépendances et un Makefile pour les tâches courantes.

Configuration

uv sync --all-extras --dev

Contrôle qualité

Avant de soumettre une PR ou de pousser des modifications, assurez-vous que toutes les vérifications passent :

• Exécuter les tests : make test
• Linting et formatage : make format
• Vérification de type : make typecheck

(Utilisateurs Windows : ces commandes fonctionnent automatiquement via make.bat.)

CI/CD

Des vérifications automatisées sont effectuées à chaque push via GitHub Actions, incluant le linting avec Ruff, la vérification de type avec Mypy, et les tests unitaires avec Pytest.

Avis de sécurité

Noctyra inclut un moteur d'évaluation interne avec des limites de ressources de base. Cependant, lorsqu'il s'agit de code non fiable, il est fortement recommandé d'exécuter le pipeline dans un environnement isolé (tel qu'un conteneur ou un bac à sable) pour éviter les effets secondaires ou l'épuisement des ressources.