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oneiromancer — ローカルで動作するLLMを利用して擬似コード解析を支援するリバースエンジニアリング支援ツール。 | Kitploit
ツール/GitHubGitHub/0xdea/oneiromancer
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GitHub0xdea/oneiromancer

oneiromancer

ローカルで動作するLLMを利用して擬似コード解析を支援するリバースエンジニアリング支援ツール。

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oneiromancer

build

「ソフトウェア開発における欠陥の大部分は、プログラマが自分のコードが取りうるすべての状態を完全に理解していないことに起因する。」 -- John Carmack

「Doomは動くか?」 -- https://canitrundoom.org/

Oneiromancerは、Hex-Raysの擬似コード用にファインチューニングされたローカル実行のLLMを使用してコード解析を支援するリバースエンジニアリングアシスタントです。関数またはより小さなコードスニペットを解析し、そのコードが何を行うかの高レベルな説明、関数に推奨される名前、および変数の名前変更の提案を、解析結果に基づいて返します。

機能

  • mistral-7b-instructをベースにしたファインチューニング済みLLM aidapalのクロスプラットフォーム対応。
  • 擬似コード抽出ツールharuspexや一般的なIDEとの簡単な統合。
  • コードの説明、推奨される関数名、および変数の名前変更の提案がターミナルに出力されます。
  • 解析された各関数の改善された擬似コードは、簡単に確認できるよう別ファイルに保存されます。
  • 外部クレートはanalyze_codeまたはanalyze_fileを呼び出して擬似コードを解析し、解析結果を処理できます。

記事

  • https://hnsecurity.it/blog/aiding-reverse-engineering-with-rust-and-a-local-llm

関連項目

  • https://www.atredis.com/blog/2024/6/3/how-to-train-your-large-language-model
  • https://huggingface.co/AverageBusinessUser/aidapal
  • https://github.com/atredispartners/aidapal
  • https://plugins.hex-rays.com/atredispartners/aidapal

インストール

最新リリースを入手する最も簡単な方法はcrates.io経由です:

cargo install oneiromancer --locked

ライブラリとしてインストールするには、プロジェクトディレクトリで以下のコマンドを実行します:

cargo add oneiromancer

コンパイル

あるいは、ソースからビルドすることもできます:

git clone --depth 1 https://github.com/0xdea/oneiromancer
cd oneiromancer
cargo build --release --locked

設定

  1. Ollamaをダウンロードしてインストールします。
  2. Hugging Faceからファインチューニング済みの重みとOllamaのmodelfileをダウンロードします:
    wget https://huggingface.co/AverageBusinessUser/aidapal/resolve/main/aidapal-8k.Q4_K_M.gguf
    wget https://huggingface.co/AverageBusinessUser/aidapal/resolve/main/aidapal.modelfile
    
  3. ファイルをダウンロードしたディレクトリ内で以下のコマンドを実行してOllamaを設定します:
    ollama create aidapal -f aidapal.modelfile
    ollama list
    

使用方法

  1. oneiromancerを以下のように実行します:
    export OLLAMA_BASEURL=custom_baseurl # if not set, the default will be used
    export OLLAMA_MODEL=custom_model # if not set, the default will be used
    oneiromancer <target_file>.c
    
  2. 改善された擬似コードを<target_file>.out.cで確認します:
    vim <target_file>.out.c
    code <target_file>.out.c
    

[!TIP] 最良の結果を得るには、LLMで解析する関数を一度に1つずつ投入してください。

互換性

以下でOllama 0.32.9を用いてテスト済み:

  • Apple macOS Tahoe 26.5.2
  • Ubuntu Linux 24.04.2 LTS
  • Microsoft Windows 11 23H2

クレジット

  • Atredis PartnersのChris Bellows(@AverageBusinessUser)によるファインチューニング済みLLM aidapal <3

変更履歴

  • CHANGELOG.md

TODO

  • バージョニングや出力ディレクトリによる出力ファイル処理の改善。
  • IDAPython aidapal IDA Proプラグインの他の機能(例:コンテキスト)の実装。
  • haruspexおよびidalibとの統合。
  • 「マイノリティ・リポート」プロトコルの実装(つまり、3回クエリを実行し、最良の応答を選択する)。
  • 潜在的なコード破損を防ぐための変数名変更のリファクタリングの検討。
  • aidapal LLMの他のユースケースの調査と、カスタムLLMをプラグインするためのモジュラーアーキテクチャの実装。
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