New releaseSep 7, 2026
r2ai v1.4.4
로컬 또는 원격 LLM을 활용하여 역컴파일, 함수 설명, 취약점 탐지, 이름 변경 및 스크립트 기반 리버스 엔지니어링을 수행하는 Radare2 AI 플러그인입니다.
R2AI - radare2용 LLM 기반 증강 리버싱
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구성 요소
이 저장소에는 radare2용 플러그인 두 개가 포함되어 있습니다:
MCP를 통해 radare2를 다른 에이전트와 함께 사용하려면:
- r2mcp - 공식 radare2 mcp
- r2copilot - CTF에 특화된 mcp r2copilot
radare2에 특화된 자율 에이전트를 찾고 있다면:
- r2agent - 자율 에이전트를 통해 radare2 워크플로우를 자동화합니다. r2agent
기능
- 다양한 역할을 구성하고 프롬프트를 사용자 지정
- r2ai 명령을 통해 r2pipe로 스크립팅 가능
- CLI 또는 r2 프롬프트에서 REPL 및 배치 모드로 라이브 실행
- 함수 호출을 사용해 작업을 해결하는 자동(ReAct) 모드 지원
- 로컬 및 원격 언어 모델 사용 (ollama, openai, grok, anthropic, ..)
- 네이티브 벡터 데이터베이스를 사용해 마크다운, 코드 또는 텍스트 파일을 RAG로 처리
- r2 명령의 출력을 임베딩하고 주어진 데이터에 대한 질문 해결
사용자 정의 프롬프트
[0x00000000]> r2ai -q
explain: Explain the current function -
devices: Find and explain devices used -
libs: Group imports by Libraries -
varnames: Better variable names -
autoname: Automatically suggest a better name for this function -
vulns: Find vulnerabilities or bugs in the current function -
signature: Suggest an improved function signature -
dlopen: List libraries loaded with dlopen - Some libraries are loaded
decompile: Augmented decompilation based on LLM -
[0x00000000]>
설치
r2ai 구성 요소를 설치하는 권장 방법은 r2pm을 이용하는 것입니다:
$ r2pm -Uci r2ai
$ r2pm -Uci decai
r2ai 사용하기
- radare2 셸에 r2ai 명령을 추가합니다:
r2 -qc r2ai - $PATH에 있는 래퍼를 실행할 수도 있습니다:
r2pm -r r2ai
환경 변수에 API 키를 설정하거나 구성 파일을 사용하세요:
$ export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-CENSORED
$ export OPENAI_API_KEY=sk-proj-6rlSPS-zN1v...
또는 API 키 파일 ~/.config/r2ai/apikeys.txt를 편집한 후 실행하세요:
$ r2ai -K
설정 저장
운영 체제의 기본 설정 파일(예: Linux의 ~/.radare2rc)을 사용하여 구성 설정을 사용자 지정하고 저장할 수 있습니다.
예를 들어, 다음 구성은 Claude 3.7을 기본값으로 설정하고 최대 출력 토큰을 64000으로 지정합니다.
$ r2ai -E
그런 다음 r2ai 플러그인이 로드될 때 실행하려는 명령을 입력할 수 있습니다:
r2ai -e api=anthropic
r2ai -e model=claude-3-7-sonnet-20250219
r2ai -e max_tokens=64000
추가 자료
- 공식 r2book에 해당 챕터가 있습니다
- Cryptax의 lmstudio+gptoss 블로그 게시물
- Cryptax와 Daniel Nakov의 r2ai를 사용한 악성코드 분석
- r2ai를 사용한 Linux/Trigona 랜섬웨어, Linux/Prometei 봇넷 및 W32/SkyAI 분석