oneiromancer

"Uma grande parte das falhas no desenvolvimento de software deve-se ao fato de que os programadores não compreendem totalmente todos os possíveis estados em que seu código pode ser executado." -- John Carmack

"Será que roda Doom?" -- https://canitrundoom.org/

Oneiromancer é um assistente de engenharia reversa que utiliza um LLM executado localmente, ajustado especificamente para pseudocódigo do Hex-Rays, para auxiliar na análise de código. Ele pode analisar uma função ou um trecho de código menor, retornando uma descrição de alto nível do que o código faz, um nome recomendado para a função e sugestões de renomeação de variáveis, com base nos resultados da análise.

Recursos

• Suporte multiplataforma para o LLM ajustado aidapal baseado em mistral-7b-instruct.
• Fácil integração com o extrator de pseudocódigo haruspex e IDEs populares.
• Descrição do código, nome recomendado para a função e sugestões de renomeação de variáveis são exibidos no terminal.
• O pseudocódigo aprimorado de cada função analisada é salvo em um arquivo separado para fácil inspeção.
• Crates externos podem invocar analyze_code ou analyze_file para analisar pseudocódigo e então processar os resultados da análise.

Artigo

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

Veja também

• 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

Instalação

A maneira mais fácil de obter a versão mais recente é via crates.io:

cargo install oneiromancer --locked

Para instalar como biblioteca, execute o seguinte comando no diretório do seu projeto:

cargo add oneiromancer

Compilação

Alternativamente, você pode compilar a partir do código-fonte:

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

Configuração

1. Baixe e instale o Ollama.
2. Baixe os pesos ajustados e o modelfile do Ollama do Hugging Face:

   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. Configure o Ollama executando os seguintes comandos dentro do diretório no qual você baixou os arquivos:

   ollama create aidapal -f aidapal.modelfile
   ollama list
   

Uso

1. Execute o oneiromancer da seguinte forma:

   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. Encontre o pseudocódigo aprimorado em <target_file>.out.c:

   vim <target_file>.out.c
   code <target_file>.out.c
   

[!TIP] Para melhores resultados, submeta uma função por vez para ser analisada pelo LLM.

Compatibilidade

Testado com Ollama 0.32.9 em:

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

Créditos

• Chris Bellows (@AverageBusinessUser) da Atredis Partners por seu LLM ajustado aidapal <3

Changelog

• CHANGELOG.md

TODO

• Melhorar o tratamento do arquivo de saída com versionamento e/ou um diretório de saída.
• Implementar outros recursos do plugin aidapal do IDAPython para IDA Pro (por exemplo, contexto).
• Integrar com haruspex e idalib.
• Implementar um protocolo de "minority report" (ou seja, fazer três consultas e selecionar as melhores respostas).
• Considerar uma refatoração da renomeação de variáveis para evitar possível corrupção de código.
• Investigar outros casos de uso para o LLM aidapal e implementar uma arquitetura modular para plugar LLMs personalizados.