oneiromancer

«Бо́льшая часть ошибок в разработке программного обеспечения возникает из-за того, что программисты не до конца понимают все возможные состояния, в которых может выполняться их код». — Джон Кармак

«Может ли он запустить Doom?» — https://canitrundoom.org/

Oneiromancer — это ассистент по реверс-инжинирингу, который использует локально запускаемую LLM, дообученную на псевдокоде Hex-Rays, для помощи в анализе кода. Он может проанализировать функцию или меньший фрагмент кода, возвращая высокоуровневое описание того, что делает код, рекомендуемое имя для функции и предложения по переименованию переменных на основе результатов анализа.

Возможности

• Кроссплатформенная поддержка дообученной LLM aidapal на основе mistral-7b-instruct.
• Простая интеграция с экстрактором псевдокода haruspex и популярными IDE.
• Описание кода, рекомендуемое имя функции и предложения по переименованию переменных выводятся в терминал.
• Улучшенный псевдокод каждой проанализированной функции сохраняется в отдельном файле для удобного просмотра.
• Внешние крейты могут вызывать analyze_code или analyze_file для анализа псевдокода и последующей обработки результатов анализа.

Статья

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

См. также

• 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

Установка

Самый простой способ получить последний релиз — через crates.io:

cargo install oneiromancer

Чтобы установить как библиотеку, выполните следующую команду в каталоге вашего проекта:

cargo add oneiromancer

Сборка

Как вариант, вы можете собрать из исходного кода:

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

Настройка

1. Загрузите и установите Ollama.
2. Загрузите дообученные веса и modelfile Ollama с 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. Настройте Ollama, выполнив следующие команды в том каталоге, куда вы загрузили файлы:
   root@kitploit:~

   ollama create aidapal -f aidapal.modelfile
   ollama list
   

Использование

1. Запустите oneiromancer следующим образом:
   root@kitploit:~

   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. Найдите улучшенный псевдокод в файле <target_file>.out.c:
   root@kitploit:~

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

[!TIP] Для наилучших результатов отправляйте на анализ LLM по одной функции за раз.

Совместимость

Протестировано с Ollama 0.32.9 на:

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

Благодарности

• Крис Беллоуз (@AverageBusinessUser) из Atredis Partners за его дообученную LLM aidapal <3

Журнал изменений

• CHANGELOG.md

TODO

• Улучшить обработку выходных файлов с помощью версионирования и/или отдельного каталога для выходных данных.
• Реализовать другие возможности плагина aidapal для IDA Pro (например, контекст).
• Интегрировать с haruspex и idalib.
• Реализовать протокол «особого мнения» (то есть выполнять три запроса и выбирать лучшие ответы).
• Рассмотреть рефакторинг переименования переменных для предотвращения возможного повреждения кода.
• Исследовать другие варианты использования LLM aidapal и реализовать модульную архитектуру для подключения пользовательских LLM.