bindPort    -  리버스 쉘 페이로드를 HTTPS 또는 HTTP 프로토콜을 사용하여 특정 포트에서 수신 대기하는 서버로
               설정합니다.
payload linux/meterpreter/reverse_tcp

bindPort    -  직접 연결 페이로드를 수신 대기할 포트를 설정합니다.
payload windows/meterpreter/reverse_https

bindPort    -  직접 연결 페이로드를 수신 대기할 포트를 설정합니다.
payload linux/x86/shell_reverse_tcp

bindPort    -  직접 연결 페이로드를 수신 대기할 포트를 설정합니다.
payload windows/x64/meterpreter/reverse_tcp

bindPort    -  직접 연결 페이로드를 수신 대기할 포트를 설정합니다.
payload java/meterpreter/reverse_tcp

bindPort    -  직접 연결 페이로드를 수신 대기할 포트를 설정합니다.
payload python/meterpreter/reverse_tcp

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## 개요

IDA Pro의 자동 분석은 단일 스레드로 동작합니다. 34MB 크기의 il2cpp DLL에서는 *몇 분*이 걸립니다. spectrIDA는 바이너리를 N개의 샤드로 분할하고, idalib을 통해 병렬로 실행한 후, 하나의 `.i64`로 병합합니다. 그런 다음 미세 조정된 8B 모델이 **모든 함수에 이름을 지정**합니다. 이 모든 작업을 사이버펑크 테마와 딱 적당한 양의 비꼼을 가진 하나의 터미널 UI에서 수행합니다.

이것이 1장이며, 독립적으로 작동합니다: 원하지 않으면 AI 없이도 순수한 속도만으로 사용할 수 있습니다.

2장은 출력을 세션보다 오래 지속되는 무언가로 바꿉니다 — MCP 클라이언트(Claude, [pi](https://pi.dev), MCP를 사용하는 모든 것)가 실제로 상주할 수 있는 Neo4j 그래프로, 더 이상 디컴파일러 출력을 하나씩 복사하여 채팅 창에 붙여넣지 않아도 됩니다:```
Binary  ─▶  Parallel IDA Analysis  ─▶  Demangle  ─▶  AI Naming  ─▶  Neo4j Graph  ─▶  MCP Server  ─▶  Claude
              (N idalib shards)       (free, real)   (stripped     (persists,        (search/chain/
                                                       leftovers     forever,          rename, live)
                                                       only)         across sessions)

요구 사항: **IDA Pro 9.x** with idalib · **Python 3.10+** · **Ollama**```bash
# install Ollama (Windows)
winget install Ollama.Ollama

# pull the model (8.7 GB — go get coffee)
ollama pull hf.co/gdfhhjk/spectrida-re-gguf:latest

# first run — detects your IDA install and sets everything up
spectrida onboard

# or just try the demo right now
spectrida --demo

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## TUI 키

| 키 | 동작 |
|-----|--------|
| `N` | 선택한 함수 이름 지정 — AI가 결과를 실시간으로 스트리밍 |
| `R` | 이름 바꾸기 — AI 제안으로 미리 채워짐 |
| `D` | 디컴파일된 의사 코드 전환 (Hex-Rays) |
| `C` | 호출 체인 — 호출자와 피호출자 |
| `B` | 현재 목록의 모든 `sub_*` 함수 일괄 이름 지정 |
| `O` | 개요 — 전체 바이너리의 AI 요약 |
| `/` | 퍼지 검색 |
| `?` | 도움말 |
| `Q` | 종료 |

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## 프로그래밍 API

TUI가 필요 없습니다 — 스크립트, Claude Code, 노트북 등에서 spectrIDA를 구동하세요:```python
import asyncio
from spectrida.api import open_i64

async def main():
    async with open_i64("GameAssembly.i64") as db:

        # list all 153k functions
        funcs = await db.list_functions()

        # name one function — returns name + reasoning + confidence
        result = await db.name_function(0x10001000)
        print(result["new_name"])     # init_atexit_handler
        print(result["reasoning"])    # allocates array of 3 fn ptrs, calls _atexit...

        # batch name everything (with live progress)
        async def on_progress(done, total, r):
            print(f"  {done}/{total}  {r['old_name']} -> {r['new_name']}")

        await db.batch_name(limit=500, rename=True, progress_cb=on_progress)

        # ask what the binary does
        overview = await db.overview()
        print(overview)

        # export to IDA script
        await db.export("names.idc", fmt="idc", named_only=True)

asyncio.run(main())

환경 변수 재정의: `SPECTRIDA_IDALIB` · `SPECTRIDA_MODEL` · `SPECTRIDA_WORKERS` · `SPECTRIDA_OLLAMA_URL`

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## 새 바이너리 형식 추가하기

형식 지원은 if/elif 분기의 더미가 아닌 플러그인 시스템입니다. PE, NSO, ELF는 모두
`spectrida/analysis/formats/` 아래의 파일이며 자동으로 발견됩니다. 현재 등록된 내용을 보려면 `spectrida formats`
를 실행하세요.```bash
$ spectrida formats
ELF        spectrida.analysis.formats.elf.ELFHandler
NSO        spectrida.analysis.formats.nso.NSOHandler
PE         spectrida.analysis.formats.pe.PEHandler
generic    spectrida.analysis.formats.generic.GenericHandler

@staticmethod
def sniff(header: bytes, path: str) -> bool:
    return header[:4] == b"MYF0"          # however you recognize the format

def prepare(self, path: str, workdir: str) -> PreparedImage:
    # Format idalib already loads natively (ELF, PE, Mach-O)? Just parse
    # the section/segment table — return the original path unchanged.
    return PreparedImage(
        binary_path=path,
        image_base=0,
        sections=[Section(name=".text", va=0x1000, raw_off=0x400,
                           raw_size=0x2000, vsize=0x2000, is_code=True)],
        arch=None,        # set "x86_64"/"arm64" only if IDA can't detect it itself
    )

# Only needed if idalib has NO native loader for this format (NSO is the
# example): do any manual idaapi/ida_segment setup here, called right
# after idapro.open_database() succeeds, before analysis starts.
# def post_open(self) -> None: ...

전체 계약은 다음과 같습니다:

| 메서드 | 필수? | 기능 |
|---|---|---|
| `sniff(header, path)` | 예 | 매직 바이트/확장자 검사 — 이 핸들러가 파일을 소유합니까? |
| `prepare(path, workdir)` | 예 | `PreparedImage` 반환: idalib이 열어야 할 파일 + 섹션 테이블 |
| `post_open()` | 아니요 (기본값: 동작 없음) | 네이티브 IDA 로더가 없는 포맷을 위한 수동 세그먼트 설정 (`nso.py` 참조) |
| `make_shard_binary(image, dst, va_start, va_end)` | 아니요 (기본값: 정상 동작) | 샤드 외부 섹션 바이트를 0으로 설정하는 것이 포맷에 적합하지 않은 경우에만 재정의 (`nso.py` 참조 — 압축 파일은 절대 0으로 설정하지 마세요) |
| `code_range(image)` | 아니요 (기본값: 정상 동작) | "`is_code` 섹션의 최소/최대"가 올바른 답이 아닌 경우에만 재정의 |
| `read_bytes(image, va_start, va_end)` | 아니요 (기본값: 정상 동작) | `prepare()`가 이미 디스크 대신 메모리(NSO)에 관련 바이트를 보유하고 있는 경우 재정의 |
| `global_entry_points(image, text_start, text_end)` | 아니요 (기본값: None) | 샤드별 로컬 스캔이 실제 진입점을 놓칠 경우에만 재정의 — NSO는 AArch64 리프 함수가 로컬 프롤로그 스캔이 아닌 바이너리 내 다른 곳에서 보이는 BL 대상으로만 발견 가능하기 때문에 필요합니다 |

가장 간단한 핸들러(순수 헤더 구문 분석, 재정의 없음)를 위해 `formats/pe.py`를 확인하고, 전체 케이스(압축 해제 래핑 + 수동 세그먼트 설정 + 모든 재정의)를 위해 `formats/nso.py`를 확인하세요.

타사 패키지도 `spectrida.formats` 진입점 그룹을 통해 spectrIDA의 소스를 전혀 건드리지 않고 핸들러를 등록할 수 있습니다:```toml
# in a separate package's pyproject.toml
[project.entry-points."spectrida.formats"]
myformat = "spectrida_myformat_plugin:HANDLER"

That's it. It registers the server with Claude Code and pi automatically (pulling in `mcp` + `neo4j` if a bare `pip install spectrida` skipped them), writes their config, and tells you which restart you owe it.

**What Claude actually gets, once Neo4j is running (`spectrida` config `[graph]` section, or just point it at a local instance):**

- `search_functions` / `get_function` / `get_callees` / `get_callers` / `trace_chain` — fast, cached graph reads. `get_function` returns pseudocode **and** disassembly (exact instruction boundaries and operands — the layer pseudocode can't give you, which matters the moment you go from "what does this do" to "where exactly would I patch this") plus inline callers/callees, so Claude decides whether to chain deeper by looking at whether a callee is still `sub_*` right there in the response — no extra round trip just to find out there's nothing more to see.
- `get_full_pseudocode` / `rename_function` — live, authoritative reads/writes straight to the `.i64` when the cached snippet isn't enough or a name is finally figured out.
- `analyze_binary` — hand it a binary it's never seen (PE or NSO, parallel-sharded either way) and it runs the whole pipeline — analyze → demangle (Itanium *and* MSVC) → AI-name the genuinely stripped leftovers → push it all into the graph — as one background job you poll, so a multi-minute run never blocks the conversation.
- `doctor` / `start_all` — check or boot llama-server + Neo4j without leaving the chat. If llama-server itself isn't installed anywhere, `start_all` grabs it via winget (Windows) or brew (macOS) first — no separate llama.cpp download/setup needed.

It's not magic — a function that's still `sub_140001234` because nobody's looked at it yet is still `sub_140001234`. But the graph remembers everything the model *has* figured out, forever, across sessions, and Claude can walk it like a colleague who already read the codebase instead of staring at one function at a time.

**Still coming:**

- **Deep context naming** — follow call trees N levels deep, feed the full chain to the model. A function 3 hops from `encrypt_block` should know it's in the crypto path.
- **Deobfuscation** — TigressVM pattern detection and handler tracing
- **Actual patching** — the disassembly is in the graph now so an agent *can* plan a byte-level patch; turning "here's the exact instruction to change" into "and here's the write" is next.

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## Chapter 3 — the ghost walks through walls

Chapters 1 and 2 read the binary and remember it. But reading a function tells you what it *is*, never what it *does* when you pull the trigger. Chapter 3 — [**phantomrt**](https://pypi.org/project/phantomrt/) — pulls the trigger.```bash
pip install "spectrida[atlas]"

**그리고 위의 NSO 공포 이야기의 정신을 이어받아:** 첫 번째 실제 버그 사냥은 솔직히 *아무것도* 찾지 못했습니다. 그리고 그 이유는 크래시보다 더 흥미로웠습니다. 진짜 오래되고 진짜 취약한 FreeType을 대상으로 블라인드 퍼징은 0을 기록했습니다. 이후 커버리지 가이드 퍼징은 자랑스러운 **64,000개 엣지**를 커버했다고 보고했습니다. 하지만 이는 거짓말이었습니다. 바이너리가 PIE였고 ASLR이 실행 때마다 조용히 주소를 다시 섞었기 때문에 "새로운 커버리지"는 대부분 로더가 카드를 섞는 것에 불과했습니다. ASLR을 비활성화하자 정직한 숫자는 *실제* 727개 엣지로 떨어졌고 거기서 정체됩니다. 모든 시드가 TrueType 폰트였기 때문에 퍼저는 하나의 파서 안에 갇혀 버그가 실제로 존재하는 CFF/Type1/BDF 코드로 구조적으로 돌연변이를 일으킬 수 없었기 때문입니다. 해결책은 더 똑똑한 뮤테이터가 아니라 더 나은 시드였습니다. 에이전트가 실제 OpenType/Type1/BDF 샘플을 가져왔고, 단 한 번의 퍼징 반복 전에 커버리지가 727 → 4,013으로 뛰어올랐으며 제대로 탐색했습니다. 여전히 예산 내에서 크래시는 없었습니다. 이는 일반적으로 몇 시간이 걸리는 작업에 비해 단일 코어에서 3분 실행한 정직한 상태입니다. 기계는 진짜입니다. 자신의 *가짜* 숫자를 보고하지 않고 잡아냈습니다. 그게 핵심입니다.

**정직한 고스트 면책 조항:** phantomrt는 `0.1.0`입니다. 알파입니다. 견고한 동적 레이어이지 마법의 버그 오라클이 아닙니다. 장난감 타겟에서 심어진 버그를 즉시 찾았고, 실제 타겟에서는 막혔을 때(`needs_state`), 크래시가 단지 *후보*일 때(포인터가 실제로 입력에 의해 제어되는지 확인), 그리고 더 많은 시간과 더 나은 시드가 필요할 때 정직하게 알려줍니다. 스위치 바이너리는 라이브로 실행되지 않습니다. Frida는 실행할 수 있는 무언가가 필요하므로, 거기서는 에뮬레이션이 유일한 문이며 `needs_state`를 많이 볼 것입니다. 고장난 것이 아니라 정직한 것입니다.

의도적으로 무거운 추가 기능입니다(`torch`, `unicorn`, `frida`). 기본 `pip install spectrida`는 그중 아무것도 가져오지 않습니다. 소스는 [`phantomrt/`](https://github.com/ggfuchsi-oss/spectrida-reverse_engineering_stack/blob/HEAD/phantomrt/)에 있으며, 자체 고스트 풍미의 README는 [바로 거기](https://github.com/ggfuchsi-oss/spectrida-reverse_engineering_stack/blob/HEAD/phantomrt/README.md)에 있습니다.

*정적 고스트는 당신의 함수 이름을 지어줍니다. 이 녀석은 그것들을 자백하게 만듭니다.* 👻

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## 라이선스

MIT. 원하는 대로 사용하세요. 작동하면 좋고, 작동하지 않으면 GGUF 양자화 탓으로 돌리세요.

악의, 커피, 그리고 RTX 4070으로 제작되었습니다.
모델은 마케팅 제로에 199회 다운로드되었습니다. 각 다운로드는 개발 속도를 0.01% 향상시킵니다.
(사실이 아닙니다. 하지만 거의 비슷합니다.) 👻