OGhidra 3 — Обратная разработка с помощью ИИ и Ghidra

Для версии с использованием Orchestrator, вдохновлённого Claude, см. https://github.com/llnl/OGhidra/tree/orchestrator

OGhidra объединяет большие языковые модели с платформой обратной разработки Ghidra, позволяя выполнять анализ бинарных файлов с помощью ИИ на естественном языке. Анализируйте бинарные файлы в диалоговом режиме, автоматизируйте сложные рабочие процессы и сохраняйте полную конфиденциальность с помощью локальных моделей ИИ.

YouTube Setup Tutorial

Что такое OGhidra?

OGhidra расширяет возможности Ghidra с помощью ИИ, что позволяет вам:

Анализ на естественном языке — Задавайте вопросы о функциях, строках, импортах на простом английском
Автоматизированные рабочие процессы — Переименовывайте функции, обнаруживайте шаблоны, создавайте комплексные отчёты
Локальные модели ИИ — Полная конфиденциальность с моделями, работающими на вашем оборудовании (Ollama)
Поддержка облачных ИИ — Подключайтесь к внешним API (OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude)
Обнаружение вредоносного ПО — Автоматическое сопоставление шаблонов для 12+ методов обхода и инъекций
Умное перечисление — Построение запрашиваемых графов знаний из анализа бинарных файлов
Многопоточный анализ — Запуск нескольких экземпляров Ghidra для параллельного анализа

Как это работает

graph TD
    A[User Query] --> B[Planning Phase]
    B --> C{Execution Phase}
    C -- Tool Calls --> D[Ghidra/LLM]
    D --> C
    C --> E[Review Phase]
    E -- Agentic Loop --> B
    E --> F[Final Response]

    style E fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Агентный цикл: OGhidra использует адаптивную систему планирования. После каждого цикла выполнения результаты анализируются, и ИИ может решить собрать больше информации или уточнить анализ, прежде чем предоставить окончательный ответ.

Быстрый старт

Предварительные требования

Python 3.12+ — Проверьте версию: python --version
Ghidra 12.0.3 (рекомендуется) — Скачайте из Ghidra Releases
- Путь сборки/установки плагина описан для Ghidra 12.0.3
- Протестировано с: Ghidra 11.0.3, 11.3.2, 12.0.2, 12.0.3
Java 21 — Необходима для сборки расширения Ghidra 12.0.3: java -version
Ollama (опционально, для локальных моделей) — Установите с ollama.com

Установка

# Clone repository
git clone https://github.com/LLNL/OGhidra.git
cd OGhidra

# Install dependencies (choose one)
uv sync                          # Using UV (recommended)
pip install -r requirements.txt  # Using pip

# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your settings

Настройка плагина Ghidra

Шаги сборки плагина OGhidraMCP ниже предназначены для Ghidra 12.0.3 (рекомендуется). Также есть видеоурок на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=hBD92FUgR0Y

Сборка расширения GhidraMCP

В качестве разработчика вам нужно собрать расширение GhidraMCP перед установкой в Ghidra:

Предварительные требования:
- Установлена Ghidra 12.0.3
- Java 21

Вариант 1: Использование автоматизированных скриптов сборки:

Windows:

# Set the path to your Ghidra installation (will attempt to find last run copy of Ghidra if not set)
set GHIDRA_INSTALL_DIR=C:\path\to\ghidra_12.0.3_PUBLIC

# Run the build script
build_ghidra_plugin.bat

Unix/Linux/Mac:

# Set the path to your Ghidra installation (will attempt to find the last run copy of Ghidra if not set)
export GHIDRA_INSTALL_DIR=/path/to/ghidra_12.0.3_PUBLIC

# Run the build script (make it executable first if needed)
chmod +x build_ghidra_plugin.sh
./build_ghidra_plugin.sh

Вариант 2: Ручная сборка:

Создайте/обновите OGhidraMCP/gradle.properties, указав путь к установленной Ghidra:
```
GHIDRA_INSTALL_DIR=/absolute/path/to/ghidra_12.0.3_PUBLIC
```

На Unix/Linux/macOS:

cd OGhidraMCP
$GHIDRA_INSTALL_DIR/support/gradle/gradlew buildExtension --info

На Windows:

cd OGhidraMCP
"%GHIDRA_INSTALL_DIR%\support\gradle\gradlew.bat" buildExtension --info

Найдите собранное расширение:
- Zip-архив расширения создаётся в OGhidraMCP/dist/
- Имя файла будет примерно таким: ghidra_12.0.3_PUBLIC_YYYYMMDD_OGhidraMCP.zip

Установка расширения GhidraMCP

После успешной сборки расширения:

Установка в Ghidra:
- Откройте Ghidra -> File -> Install Extensions
- Нажмите Add Extension (зелёный плюс)
- Перейдите в каталог OGhidraMCP/dist/
- Выберите только что собранный zip-архив расширения (например, ghidra_12.0.3_PUBLIC_YYYYMMDD_OGhidraMCP.zip)
- Перезапустите Ghidra
Включите плагин:
- Откройте проект Ghidra
- File → Configure → Enable Developer
- Включите плагин OGhidraMCP
- Сервер запустится на http://localhost:8080/methods
НЕОБХОДИМО, ЧТОБЫ CODE BROWSER БЫЛ ОТКРЫТ

Загрузка моделей ИИ

# For Ollama (local models)
ollama pull gemma3:27b           		# Good balance (20GB RAM)
ollama pull nomic-embed-text     		# Embedding model for RAG

# Alternative models
ollama pull gpt-oss:120b         		# High quality (80GB RAM)
ollama pull devstral-2:123b 			# High quality (80GB RAM)
ollama pull devstral-2:123b-cloud       # Cloud Model

Запуск OGhidra

# GUI Mode (recommended)
uv run main.py --ui

# Interactive CLI
uv run main.py --interactive

# In interactive CLI, test connection
health

Если вы запустили режим GUI, используйте:

curl http://localhost:8080/methods

Конфигурация

Отредактируйте .env, чтобы настроить поставщика ИИ:

Вариант 1: Локальные модели (Ollama)

LLM_PROVIDER=ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/
OLLAMA_MODEL=gemma3:27b
OLLAMA_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text

Вариант 2: Внешние API

LLM_PROVIDER=external
EXTERNAL_PROVIDER=google
EXTERNAL_API_KEY=your-api-key-here
EXTERNAL_MODEL=gemini-3.1-flash-lite-preview
EXTERNAL_EMBEDDING_MODEL=gemini-embedding-001

Вариант 3: Пользовательское API, совместимое с OpenAI

LLM_PROVIDER=custom_api
CUSTOM_API_URL=https://api.example.com/v1/chat/completions
CUSTOM_API_KEY=your-api-key-here
CUSTOM_API_MODEL=your-model-name
CUSTOM_API_EMBEDDING_MODEL=your-embedding-model

Настройки управления контекстом

Настройте в зависимости от контекстного окна вашей модели:

# Context budget in tokens (adjust to your model's limit)
CONTEXT_BUDGET=100000              # 100K tokens for mid-size models
                                   # 200K+ for frontier models

# Execution settings
MAX_EXECUTION_STEPS=5              # Steps per planning cycle
MAX_AGENTIC_CYCLES=3               # How many plan-execute-review loops
AGENTIC_LOOP_ENABLED=true          # Enable adaptive replanning

Ключевые возможности

1. Умные кнопки инструментов (GUI)

Доступ к типовым задачам обратной разработки одним щелчком:

OGhidra — Updated!