oneiromancer

"Большая часть недостатков в разработке программного обеспечения связана с тем, что программисты не до конца понимают все возможные состояния, в которых может выполняться их код." -- John Carmack

"Запустит ли он Doom?" -- https://canitrundoom.org/

Oneiromancer — это ассистент для обратной разработки, использующий локально запущенную LLM, дообученную на псевдокоде Hex-Rays, для помощи в анализе кода. Он может анализировать функцию или небольшой фрагмент кода, возвращая высокоуровневое описание того, что делает код, рекомендуемое имя для функции и предложения по переименованию переменных, основанные на результатах анализа.

Возможности

• Кроссплатформенная поддержка дообученной LLM aidapal на основе mistral-7b-instruct.
• Простая интеграция с извлекателем 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 отдельный файл 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 --locked

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

cargo add oneiromancer

Компиляция

Кроме того, вы можете собрать из исходного кода:

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

Настройка

1. Скачайте и установите Ollama.
2. Скачайте дообученные веса и modelfile для Ollama с 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. Настройте Ollama, выполнив следующие команды в каталоге, в который вы скачали файлы:

   ollama create aidapal -f aidapal.modelfile
   ollama list
   

Использование

1. Запустите oneiromancer следующим образом:

   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 <target_file>.out.c:

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

[!TIP] Для лучших 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

• Chris Bellows (@AverageBusinessUser) из Atredis Partners за его дообученную LLM aidapal <3

История изменений

• CHANGELOG.md

TODO

• Улучшить обработку выходных файлов с помощью версионирования и/или выходного каталога.
• Реализовать другие возможности плагина aidapal для IDA Pro на IDAPython (например, контекст).
• Интегрировать с haruspex и idalib.
• Реализовать протокол "minority report" (то есть выполнить три запроса и выбрать лучшие ответы).
• Рассмотреть рефакторинг переименования переменных, чтобы предотвратить потенциальное повреждение кода.
• Исследовать другие варианты использования LLM aidapal и реализовать модульную архитектуру для подключения пользовательских LLM.