oneiromancer

"Uma grande fração das falhas no desenvolvimento de software se deve ao fato de os programadores não compreenderem completamente todos os estados possíveis em que seu código pode executar." -- John Carmack

"Ele roda Doom?" -- https://canitrundoom.org/

O Oneiromancer é um assistente de engenharia reversa que utiliza um LLM executado localmente, ajustado (fine-tuned) para pseudocódigo do Hex-Rays, a fim de 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.
• Integração fácil com o extrator de pseudocódigo haruspex e IDEs populares.
• Descrição do código, nome recomendado da função e sugestões de renomeação de variáveis são impressos no terminal.
• O pseudocódigo melhorado 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 depois 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

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 https://github.com/0xdea/oneiromancer
cd oneiromancer
cargo build --release

Configuração

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

   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 no diretório em que você baixou os arquivos:
   root@kitploit:~

   ollama create aidapal -f aidapal.modelfile
   ollama list
   

Uso

1. Execute o oneiromancer da seguinte forma:
   root@kitploit:~

   export OLLAMA_BASEURL=custom_baseurl # se não definido, o padrão será usado
   export OLLAMA_MODEL=custom_model # se não definido, o padrão será usado
   oneiromancer <target_file>.c
   

2. Encontre o pseudocódigo melhorado em <target_file>.out.c:
   root@kitploit:~

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

[!TIP] Para obter melhores resultados, envie 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) na Atredis Partners por seu LLM ajustado aidapal <3

Changelog

• CHANGELOG.md

TODO

• Melhorar o gerenciamento de arquivos de saída com versionamento e/ou um diretório de saída.
• Implementar outros recursos do plugin aidapal IDAPython para o IDA Pro (por exemplo, contexto).
• Integrar com haruspex e idalib.
• Implementar um protocolo de "relatório minoritário" (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 conectar LLMs personalizados.