Binlex - Un framework lexer per tratti genetici binari Se i maldev pensano che il loro binario sia FUD, stanno per avere una crisi esistenziale.

Binlex estrae istruzioni, blocchi di base e funzioni dai binari ed emette tratti JSON ricercabili per flussi di lavoro di reverse engineering, hunting e similarità. Modella la struttura binaria con una gerarchia ispirata alla genomica: genomi (istruzioni, blocchi, funzioni), cromosomi (pattern con wildcard), coppie alleliche (byte) e geni (nibble). Questa rappresentazione rende l'analisi del malware e la similarità binaria più sistematiche, consentendo il confronto a livello di pattern, il clustering e la generazione di firme su ampi set di campioni.

Funzionalità

• 🧬 Estrazione rapida dei tratti per istruzioni, blocchi e funzioni
• 🔐 Hash e tratti: MinHash, TLSH, SHA256, entropia e pattern con wildcard
• 📈 Normalizzazione e pipeline di feature per flussi di lavoro di similarità orientati al machine learning
• 🧰 Interfacce: CLI, API Rust, API/binding Python e plugin IDA
• ⚙️ Framework di processori in Rust con esecuzione esterna rapida tramite ipc e http
• 🧠 Costruisci i tuoi processori Rust per eseguire analisi aggiuntive
• 🎯 Strumenti per la generazione di YARA, l'ingestione di simboli e flussi di lavoro JSON in batch

Target supportati 🌐

• Piattaforme: Linux, macOS, Windows
• Formati: PE, ELF, Mach-O
• Architetture: AMD64, I386, CIL

Suite di strumenti da riga di comando inclusa 🧰

• binlex: CLI principale per l'estrazione di tratti binari
• binlex-mcp: server Model Context Protocol per esporre gli strumenti Binlex ai client MCP
• binlex-server: server di trasporto dei processori per flussi di lavoro http
• binlex-hash: utilità di hashing
• binlex-image: utilità relativa alle immagini
• binlex-symbols: helper per l'ingestione e la conversione di simboli
• binlex-yara: genera regole YARA da pattern o stream in stile Binlex

Build e installazione 🛠️

API Rust e strumenti

cargo run --manifest-path xtask/Cargo.toml
cargo build --release --workspace

Binding Python 🐍

cd bindings/python/
virtualenv -p python3 venv/
source venv/bin/activate
pip install maturin[patchelf]
maturin develop

Packaging 📦

make zst   # Arch Linux
make deb   # Debian-based
make wheel # Python Wheel

Plugin IDA 🧠

cd plugins/ida/
pip install .
python -m binlex_ida install

Container Docker

# Local Build and Start
docker compose -f compose.yml -f compose.local.yml up --build -d
# Start Using Docker Hub
docker compose -f compose.yml -f compose.remote.yml up -d

Documentazione 📚

Guide

• Guida alla riga di comando
• Processori personalizzati

Esempi 🧪

• Esempi Python
• Esempi Rust

API Rust

cargo doc --open

Configurazione 📁

Directory di configurazione predefinite:

• Linux: $XDG_CONFIG_HOME/binlex/binlex.toml o $HOME/.config/binlex/
• macOS: $HOME/Library/Application Support/binlex/
• Windows: %APPDATA%\binlex\

Citazione 📖

Se utilizzi Binlex in una pubblicazione su rivista o in un modello AI open-source, cita:

@misc{binlex,
  author = {c3rb3ru5d3d53c},
  title = {binlex: A Binary Genetic Trait Lexer Framework},
  year = {2025},
  note = {Available at \url{https://github.com/c3rb3ru5d3d53c/binlex}}
}

Per qualsiasi altro uso aziendale o personale, o per output generati (ad esempio regole YARA), la citazione non è richiesta.