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도구/GitHubGitHub/trailofbits/maat
Dynamic Analysis (Sandboxing)Reverse EngineeringFuzzingBinary Analysis
GitHubtrailofbits/maat

maat

동적 기호 실행 및 바이너리 분석 프레임워크로, 오염 분석, 제약 조건 해결, Ghidra의 Sleigh를 통한 다중 아키텍처 에뮬레이션, 그리고 자동 취약점 발견을 위한 Python 바인딩을 제공합니다

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6504563개월 전Kitploit 검토 완료

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소개

Maat는 오픈소스 동적 기호 실행(Dynamic Symbolic Execution) 및 바이너리 분석 프레임워크입니다. 기호 실행, 오염 분석, 제약 조건 해결, 바이너리 로딩, 환경 시뮬레이션 등 다양한 기능을 제공하며, Ghidra의 sleigh 라이브러리를 활용하여 어셈블리를 리프팅합니다: https://maat.re

주요 기능:

  • 빠르고 이식성이 뛰어남: 실제 애플리케이션에 확장 가능하도록 설계되었습니다. 런타임 성능을 위해 완전히 C++로 작성되었습니다. 런타임 의존성이 거의 없으며, 대부분은 선택 사항입니다.
  • 사용자 친화적: 유연한 디버거와 유사한 API를 제공하며, 다양한 사용 사례에 적응할 수 있도록 설정 가능합니다. 현대적인 프레임워크답게 Python 바인딩을 제공합니다.
  • 다중 아키텍처: Ghidra의 뛰어난 sleigh 라이브러리를 기반으로 리프팅 및 에뮬레이션을 수행하여, Maat는 다양한 아키텍처(특수 아키텍처 포함)를 에뮬레이션할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

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설치

Maat의 Python 모듈을 설치하려면:

root@kitploit:~
python3 -m pip install pymaat

Maat의 네이티브 SDK를 설치하고 C++ API를 사용하려면 BUILDING.md를 확인하세요.

예제

root@kitploit:~
from maat import *

# Create a symbolic engine for Linux X86-32bits
engine = MaatEngine(ARCH.X86, OS.LINUX)

# Load a binary with one command line argument
engine.load("./some_binary", BIN.ELF32, args=[engine.vars.new_symbolic_buffer("some_arg", 20)])

# Get current eax value
engine.cpu.eax

# Read 4 bytes at the top of the stack
engine.mem.read(engine.cpu.esp, 4)

# Set a callback displaying every memory read
def show_mem_access(engine):
    mem_access = engine.info.mem_access
    print(f"Instruction at {engine.info.addr} reads {mem_access.size} bytes at {mem_access.addr}")

engine.hooks.add(EVENT.MEM_R, WHEN.BEFORE, callbacks=[show_mem_access])

# Take and restore snapshots
snap = engine.take_snapshot()
engine.restore_snapshot(snap)

# Run the binary
engine.run()

연락처

일반적인 논의, 질문 및 제안은 Github Discussions를 사용해 주세요.

문제 및 버그 보고는 Github Issues를 이용해 주세요.

기타 문의는 [email protected]으로 이메일을 보내 주세요.

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