OGhidra — OGhidra collega i Grandi Modelli Linguistici (LLM) tramite Ollama con la piattaforma di reverse engineering Ghidra, consentendo l'analisi binaria basata sull'intelligenza artificiale attraverso il linguaggio naturale. Interagisci con Ghidra mediante query conversazionali e automatizza complessi flussi di lavoro di reverse engineering. | Kitploit

graph TD
    A[User Query] --> B[Planning Phase]
    B --> C{Execution Phase}
    C -- Tool Calls --> D[Ghidra/LLM]
    D --> C
    C --> E[Review Phase]
    E -- Agentic Loop --> B
    E --> F[Final Response]

    style E fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

# Clone repository
git clone https://github.com/LLNL/OGhidra.git
cd OGhidra

# Install dependencies (choose one)
uv sync                          # Using UV (recommended)
pip install -r requirements.txt  # Using pip

# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your settings

Prerequisiti:
- Ghidra 12.0.3 installata
- Java 21

Opzione 1: Utilizzo degli script di build automatizzati:

Windows:

# Set the path to your Ghidra installation (will attempt to find last run copy of Ghidra if not set)
set GHIDRA_INSTALL_DIR=C:\path\to\ghidra_12.0.3_PUBLIC

# Run the build script
build_ghidra_plugin.bat

Unix/Linux/Mac:

# Set the path to your Ghidra installation (will attempt to find the last run copy of Ghidra if not set)
export GHIDRA_INSTALL_DIR=/path/to/ghidra_12.0.3_PUBLIC

# Run the build script (make it executable first if needed)
chmod +x build_ghidra_plugin.sh
./build_ghidra_plugin.sh

Opzione 2: Processo di build manuale:

Crea/aggiorna OGhidraMCP/gradle.properties con il percorso della tua installazione di Ghidra:
```
GHIDRA_INSTALL_DIR=/absolute/path/to/ghidra_12.0.3_PUBLIC
```

Su Unix/Linux/macOS:

cd OGhidraMCP
$GHIDRA_INSTALL_DIR/support/gradle/gradlew buildExtension --info

Su Windows:

cd OGhidraMCP
"%GHIDRA_INSTALL_DIR%\support\gradle\gradlew.bat" buildExtension --info

Individua l'estensione compilata:
- Il file zip dell'estensione viene creato in OGhidraMCP/dist/
- Il nome del file sarà simile a ghidra_12.0.3_PUBLIC_YYYYMMDD_OGhidraMCP.zip

# For Ollama (local models)
ollama pull gemma3:27b           		# Good balance (20GB RAM)
ollama pull nomic-embed-text     		# Embedding model for RAG

# Alternative models
ollama pull gpt-oss:120b         		# High quality (80GB RAM)
ollama pull devstral-2:123b 			# High quality (80GB RAM)
ollama pull devstral-2:123b-cloud       # Cloud Model

LLM_PROVIDER=custom_api
CUSTOM_API_URL=https://api.example.com/v1/chat/completions
CUSTOM_API_KEY=your-api-key-here
CUSTOM_API_MODEL=your-model-name
CUSTOM_API_EMBEDDING_MODEL=your-embedding-model

# Context budget in tokens (adjust to your model's limit)
CONTEXT_BUDGET=100000              # 100K tokens for mid-size models
                                   # 200K+ for frontier models

# Execution settings
MAX_EXECUTION_STEPS=5              # Steps per planning cycle
MAX_AGENTIC_CYCLES=3               # How many plan-execute-review loops
AGENTIC_LOOP_ENABLED=true          # Enable adaptive replanning

Tool	Descrizione
Analyze Current Function	Analisi approfondita del comportamento della funzione selezionata
Rename Current Function	L'IA suggerisce nomi significativi in base all'analisi
Rename All Functions	Rinomina in blocco con opzioni Smart/Full/Rename-Only
Analyze Imports	Identifica librerie e dipendenze esterne
Analyze Strings	Trova URL, credenziali e dati di configurazione
Generate Report	Valutazione completa della sicurezza

# In GUI: Use "Task Mode" dropdown
# In CLI: set task_mode <mode>

task_mode malware      # Malware analysis with pattern detection
task_mode vuln         # Vulnerability research focus
task_mode general      # General reverse engineering

# Enumerate all functions with AI summaries
# Choose from:
- Rename Only: Only process generic function names
- Smart Enumeration: Focus on security-relevant functions
- Full Enumeration: Analyze every function in the binary

# Save progress
File → Save Session

# Load previous work
File → Load Session

# Auto-save after bulk operations
# Sessions include:
- Analyzed functions with summaries
- RAG vectors for semantic search
- Performance statistics
- UI state

# In GUI: Click "Generate Report" button
# Report includes:
- Executive Summary
- Function Inventory (renamed functions with behavior)
- Security Analysis (high-risk functions, patterns)
- Import Analysis
- String Analysis
- Recommendations

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        OGhidra UI                           │
│                  (GUI / Interactive CLI)                    │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Bridge (src/bridge.py)                    │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ • Agentic Loop: Plan → Execute → Review → Replan       │ │
│  │ • Tool Router: Ghidra client, LLM client, CAG manager  │ │
│  │ • Context Manager: Budget allocation, compression      │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└───────────┬────────────────────────┬────────────────────────┘
            │                        │
            ▼                        ▼
┌───────────────────────┐  ┌─────────────────────────┐
│   Ghidra Client       │  │   LLM Clients           │
│ • GhidraMCP Plugin    │  │ • Ollama (local)        │
│ • Binary operations   │  │ • External APIs         │
│ • Decompilation       │  │ • Custom endpoints      │
└───────────────────────┘  └─────────────────────────┘
            │                        │
            └────────────┬───────────┘
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               CAG Manager (Knowledge System)                │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ • Vector Store: Semantic search over functions         │ │
│  │ • Pattern Detector: 12+ malware techniques             │ │
│  │ • Metadata Extractor: Structured function analysis     │ │
│  │ • Session Store: Persistent analysis state             │ │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Backend Option	Descrizione
`http`	Usa il backend GhidraMCP
`pyghidra`	Usa il backend PyGhidra

OGhidra

Più Popolari

Informazioni

OGhidra 3 - Reverse Engineering potenziato dall'IA con Ghidra

Cos'è OGhidra?

Come Funziona

Avvio Rapido

Prerequisiti

Installazione

Configurazione del Plugin Ghidra

Compilazione dell'Estensione GhidraMCP

Installazione dell'Estensione GhidraMCP

Download dei Modelli IA

Avvio di OGhidra

Configurazione

Opzione 1: Modelli Locali (Ollama)

Opzione 2: API Esterne

Opzione 3: API Personalizzata Compatibile con OpenAI

Impostazioni di Gestione del Contesto

Funzionalità Principali

1. Pulsanti Strumento Intelligenti (GUI)

2. Modalità Task

3. Rilevamento di Pattern Malware

4. Enumerazione Intelligente

5. Gestione delle Sessioni

Configurazione del Backend

Selezione di un Backend

Configurazione di PyGhidra

Utilizzo di un Progetto Ghidra Esistente

Selezione di un Programma

Avvio Diretto di un Binario

Flussi di Lavoro Comuni

Analizzare un Binario Sospetto

Generare un Report di Sicurezza

Indagare su una Funzione Specifica

Funzionalità Avanzate

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Ottimizzazione del Contesto

Registrazione Log LLM

Risoluzione dei Problemi

Problemi di Connessione con Ghidra

Problemi di Connessione con Ollama

Risposte Vuote / Overflow del Contesto

Prestazioni Lente

Panoramica dell'Architettura

Come Contribuire

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