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kernagent क्यों?

• डिज़ाइन से हेडलेस — CI/Docker में चलता है; IDA/Ghidra UI की आवश्यकता नहीं, MCP की आवश्यकता नहीं
• अनुमानों से बेहतर साक्ष्य — हर उत्तर में फ़ंक्शन, xrefs, इम्पोर्ट्स, स्ट्रिंग्स और डिकंपिलेशन स्निपेट्स का हवाला दिया जाता है
• नियतिवादी और पोर्टेबल — एक ही बाइनरी → एक ही स्नैपशॉट → एक ही रिपोर्ट; diff और आर्काइव करना आसान
• मॉडल-एग्नोस्टिक — किसी भी /v1/chat/completions LLM एंडपॉइंट (OpenAI, Gemini, Ollama, LM Studio, आपका गेटवे) के साथ काम करता है

🚀 त्वरित आरंभ

आवश्यकताएँ

• Docker (Engine या Desktop) और Git
• 64-बिट OS (x86_64 या ARM64)
• 4 GB RAM (बड़े सैंपल्स के लिए 8+ GB अनुशंसित)
• LLM एंडपॉइंट तक पहुँच (इंटरनेट या Ollama या LM Studio जैसा स्थानीय /v1/chat/completions गेटवे)

स्थापना

अपने टूलिंग से मेल खाने वाला तरीका चुनें। सभी विकल्प ~/.config/kernagent/config.env को माउंट करते हैं ताकि आप क्रेडेंशियल्स को एक बार कॉन्फ़िगर करें।

विकल्प 1 — install.sh रैपर (Linux / macOS / WSL2)

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Karib0u/kernagent/main/install.sh)

यदि वन-लाइनर ब्लॉक हो:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Karib0u/kernagent/main/install.sh -o install.sh
bash install.sh

या पहले क्लोन करें:

git clone https://github.com/Karib0u/kernagent.git
cd kernagent
bash install.sh

इंस्टॉल स्क्रिप्ट निम्न कार्य करती है (scripts/ में पूरी तरह ऑडिट-योग्य):

1. जाँच करता है कि Docker स्थापित और चालू है
2. GitHub Container Registry से पहले से निर्मित ghcr.io/karib0u/kernagent:latest इमेज खींचता है (कोई बिल्ड चरण नहीं)
3. इन शेल स्क्रिप्ट्स को /usr/local/bin/ में स्थापित करता है:
   • kernagent — मुख्य CLI रैपर (बाइनरी और कॉन्फ़िग को स्वतः माउंट करता है)
   • kernagent-config — इंटरैक्टिव कॉन्फ़िग एडिटर
   • kernagent-update — नवीनतम/टैग किए गए संस्करण में अपडेट करता है
   • kernagent-uninstall — सभी स्थापित फ़ाइलें हटाता है
4. संस्करण जानकारी ~/.config/kernagent/.version में सहेजता है

सभी स्क्रिप्ट सरल शेल कोड हैं जिन्हें आप चलाने से पहले scripts/ में समीक्षा कर सकते हैं। जब तक /usr/local/bin लिखने योग्य न हो, sudo की आवश्यकता नहीं है।

उन्नत — इंस्टॉल को टैग/कमिट पर पिन करें

रैपर और इमेज का एक विशिष्ट संस्करण स्थापित करने के लिए, बूटस्ट्रैपर को एक टैग की गई स्क्रिप्ट की ओर इंगित करें और टैग पास करें:

KERNAGENT_INSTALL_URL="https://raw.githubusercontent.com/Karib0u/kernagent/vX.Y.Z/scripts/install.sh" \
  bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Karib0u/kernagent/main/install.sh) --tag vX.Y.Z

आप रॉ URL में vX.Y.Z को कमिट SHA से बदलकर भी किसी सटीक कमिट पर पिन कर सकते हैं।

विकल्प 2 — Docker Compose (Linux / macOS / Windows + Docker Desktop)

git clone https://github.com/Karib0u/kernagent.git
cd kernagent
mkdir -p ~/.config/kernagent
cp config.env.example ~/.config/kernagent/config.env

# पहले से निर्मित इमेज खींचें (अनुशंसित)
docker compose pull

# या डेवलपमेंट के लिए लोकल बिल्ड करें
docker compose build

docker compose run --rm kernagent --help

बाइनरीज़ का विश्लेषण उनकी निर्देशिका को /data के अंतर्गत माउंट करके करें:

docker compose run --rm \
  -v /absolute/path/to/binaries:/data \
  kernagent summary /data/sample.exe

Windows (PowerShell + Docker Desktop) पर, C:\malware:/data जैसे Windows-शैली वाले निरपेक्ष पथ का उपयोग करें।

विकल्प 3 — डायरेक्ट Docker (Docker वाला कोई भी OS)

पहले से निर्मित इमेज खींचें (अनुशंसित):

mkdir -p ~/.config/kernagent
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Karib0u/kernagent/main/config.env.example \
  -o ~/.config/kernagent/config.env

docker pull ghcr.io/karib0u/kernagent:latest
docker run --rm \
  -v /absolute/path/to/binaries:/data \
  -v ~/.config/kernagent/config.env:/config/config.env:ro \
  ghcr.io/karib0u/kernagent:latest summary /data/sample.exe

या लोकल बिल्ड करें:

git clone https://github.com/Karib0u/kernagent.git
cd kernagent
docker build -t kernagent:local .
docker run --rm \
  -v /absolute/path/to/binaries:/data \
  -v ~/.config/kernagent/config.env:/config/config.env:ro \
  kernagent:local summary /data/sample.exe

इंस्टॉल सत्यापित करें

विकल्प 1 (रैपर):

kernagent --help
kernagent --version

सीधे चलाएँ:

kernagent summary /path/to/binary.exe
kernagent ask /path/to/binary.exe "What does this binary do?"
kernagent oneshot /path/to/binary.exe

विकल्प 2 या 3 (Docker Compose / रॉ Docker):

हेल्प चलाकर सत्यापित करें:

# Docker Compose
docker compose run --rm kernagent --help

# Raw Docker
docker run --rm ghcr.io/karib0u/kernagent:latest --help

अनइंस्टॉल

विकल्प 1 (रैपर):

kernagent-uninstall

विकल्प 2 या 3 (Docker Compose / रॉ Docker):

बस क्लोन हटाएँ और इमेजेस हटाएँ:

docker image rm ghcr.io/karib0u/kernagent:latest
# या
docker image rm kernagent:local

अपडेट

विकल्प 1 (रैपर):

kernagent-update          # नवीनतम पर स्विच करें
kernagent-update --check  # केवल जाँच करें
kernagent-update --tag vX.Y.Z  # विशिष्ट संस्करण पर पिन करें

विकल्प 2 या 3 (Docker Compose / रॉ Docker):

docker compose pull या docker pull ghcr.io/karib0u/kernagent:latest दोबारा चलाएँ।

स्क्रीनशॉट

सारांश — उद्धृत आर्टिफैक्ट्स के साथ कार्यकारी अवलोकन

Ask — xrefs/डिकंपिलेशन स्लाइस के साथ केंद्रित प्रश्नोत्तर

कमांड्स

पहली बार चलाने पर — यदि कोई <name>_archive/ स्नैपशॉट मौजूद नहीं है, तो kernagent उत्तर देने से पहले इसे स्वचालित रूप से बनाता है

summary

कार्यकारी अवलोकन: उद्देश्य, क्षमताएं, मुख्य फ़ंक्शन/इम्पोर्ट्स/स्ट्रिंग्स, सत्यापन हेतु पतों के साथ

kernagent summary /path/to/binary
# raw JSON (for automation)
kernagent summary /path/to/binary --json

ask

सुरक्षित टूल्स का उपयोग करके स्नैपशॉट पर इंटरैक्टिव प्रश्नोत्तर (फ़ंक्शन/स्ट्रिंग्स/इम्पोर्ट्स खोजें, कॉल ग्राफ़ का अनुसरण करें, डिकंपिलेशन पढ़ें, xrefs हल करें)

kernagent ask /path/to/binary "Show suspected C2 logic and evidence."

oneshot

CI/बल्क विश्लेषण के लिए नियतिवादी ट्राइज रिपोर्ट। वर्गीकरण: MALICIOUS | GRAYWARE | BENIGN | UNKNOWN

kernagent oneshot /path/to/binary
# raw JSON (for automation)
kernagent oneshot /path/to/binary --json

वैश्विक ओवरराइड (कोई भी कमांड):

# verbosity and per-run model/API overrides
kernagent -v --model gpt-4o \
  --base-url https://api.openai.com/v1 \
  --api-key sk-... \
  summary /path/to/binary

यह कैसे काम करता है (20-सेकंड अवलोकन)

1. एक बार निकालें — Ghidra/PyGhidra के साथ एक स्टैटिक स्नैपशॉट बनाएँ; CAPA नियम क्षमता संकेत जोड़ते हैं
2. केवल-पठन टूल्स — एक सीमित एजेंट (या आपकी स्क्रिप्ट्स) स्नैपशॉट को सुरक्षित रूप से पार करता है
3. उद्धृत उत्तर — परिणाम हमेशा ठोस आर्टिफैक्ट्स (EAs, नाम, स्ट्रिंग्स, APIs) को संदर्भित करते हैं

स्नैपशॉट लेआउट (उपसमुच्चय)

<name>_archive/
├─ meta.json
├─ functions.jsonl
├─ strings.jsonl
├─ imports_exports.json
├─ callgraph.jsonl
├─ capa_summary.json
└─ decomp/*.c

मॉडल कॉन्फ़िगरेशन

एक बार बनाएँ (रिपो के बाहर)। त्वरित तरीका:

kernagent-config

या फ़ाइल को मैन्युअल रूप से संपादित करें:

mkdir -p ~/.config/kernagent
cp config.env.example ~/.config/kernagent/config.env
$EDITOR ~/.config/kernagent/config.env

Env वेरिएबल्स के माध्यम से ओवरराइड करें:

export OPENAI_API_KEY=...
export OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1   # या आपका गेटवे
export OPENAI_MODEL=gpt-4o                        # या आपका लोकल मॉडल

कोई भी /v1/chat/completions-संगत एंडपॉइंट काम करता है।

तुलनाएँ (TL;DR)

• MCP/IDE प्लगइन्स — चालू डिसअसेंबलर और प्रोजेक्ट की आवश्यकता होती है, अक्सर GUI से बंधे होते हैं
• kernagent — हेडलेस चलता है और एक पोर्टेबल स्नैपशॉट उत्पन्न करता है जिसे आप कहीं भी विश्लेषित कर सकते हैं, जिसमें एयर-गैप्ड वातावरण भी शामिल है

डिज़ाइन गारंटियाँ

• केवल-पठन
• केवल-स्टैटिक
• नियतिवादी
• ऑडिट-योग्य

योगदान

PRs का स्वागत है

लाइसेंस

Apache 2.0 — LICENSE देखें