Kong: Агентный реверс-инженер

PyPI - Version

Оркестрация LLM для реверс-инжиниринга бинарных файлов

Что такое Kong?

Большинство задач подчиняются линейной зависимости: чем сложнее задача, тем больше времени она обычно занимает. Реверс-инжиниринг (и бинарный анализ) — это задача, в которой фактическая сложность относительно тривиальна, но время выполнения может составлять часы (и даже дни!), даже для бинарного файла с парой сотен функций.

Kong автоматизирует механический слой, используя среду реверс-инжиниринга уровня АНБ. Kong может взять полностью обфусцированный, «раздетый» бинарный файл и выполнить полный конвейер анализа: триаж функций, построение контекста графа вызовов, восстановление типов и символов через управляемую LLM декомпиляцию и запись результатов обратно в базу программ Ghidra. Результатом является бинарный файл, где некий FUN_00401a30 теперь называется parse_http_header, с восстановленными структурами, именами параметров и соглашениями о вызовах.

Почему это существует

┌──────────────────────┐ │ Триаж │ │ перечислить, │ │ классифицировать, │ │ построить граф │ │ вызовов, │ │ сопоставить │ │ сигнатуры │ └──────────┬───────────┘ │ ▼ ┌────────────────┼────────────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ Анализ │ │ Анализ │ │ ... │ │ (листовые │ │ (следующий │ │ │ │ функции) │ │ уровень) │ │ │ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ └────────┬───────┴────────────────┘ │ ▼ ┌──────────────────────┐ │ Очистка │ │ нормализация, │ │ дедупликация │ └──────────┬───────────┘ │ ▼ ┌──────────────────────┐ │ Синтез │ │ унификация имён, │ │ сборка структур, │ │ деобфускация │ └──────────┬───────────┘ │ ▼ ┌──────────────────────┐ │ Экспорт │ │ analysis.json + │ │ обратная запись │ │ в Ghidra │ └──────────────────────┘

kong/ ├── __main__.py # Точка входа CLI (click) ├── config.py # KongConfig, LLMProvider, LLMConfig ├── db.py # Хранилище конфигурации SQLite (~/.config/kong/) ├── banner.py # ASCII баннер, помощники для API-ключей ├── agent/ │ ├── supervisor.py # Оркестратор конвейера │ ├── triage.py # Перечисление функций + классификация │ ├── analyzer.py # Анализ функций под управлением LLM │ ├── queue.py # Рабочая очередь BFS на основе графа вызовов │ ├── signatures.py # Сопоставление сигнатур известных функций │ ├── prompts.py # Системный промпт + схема вывода │ ├── events.py # Типы фаз/событий для трассировки конвейера │ └── models.py # Dataclass FunctionResult ├── ghidra/ │ ├── client.py # GhidraClient внутри процесса (PyGhidra/JPype) │ ├── types.py # FunctionInfo, BinaryInfo, XRef и т.д. │ └── environment.py # Автоопределение Ghidra/JDK ├── llm/ │ ├── client.py # AnthropicClient │ ├── openai_client.py # OpenAIClient │ ├── usage.py # TokenUsage, отслеживание затрат, реестр цен │ └── limits.py # Ограничения для конкретных моделей + ограничитель скорости ├── normalizer/ │ └── syntactic.py # Нормализация вывода декомпилятора ├── synthesis/ │ └── semantic.py # Глобальная унификация имён + синтез структур ├── evals/ │ ├── harness.py # Извлечение эталонных данных + оценка │ └── metrics.py # symbol_accuracy, type_accuracy ├── export/ │ └── source.py # analysis.json + обратная запись в Ghidra ├── signatures/ │ ├── stdlib.json # Сигнатуры стандартной библиотеки C │ └── crypto.json # Сигнатуры криптографических функций └── tui/ └── app.py # Textual TUI

	C	C++	Go	Rust
x86	Высокая	Высокая	Средняя	Средняя
x86-64	Высокая	Высокая	Средняя	Средняя
ARM (32-bit)	Высокая	Высокая	Средняя	Низкая
AArch64	Высокая	Высокая	Средняя	Низкая
MIPS	Средняя	Средняя	Низкая	Низкая
PowerPC	Средняя	Средняя	Низкая	Низкая

Переменная	Обязательная	Описание
`ANTHROPIC_API_KEY`	Хотя бы одна	API-ключ Anthropic (Claude)
`OPENAI_API_KEY`	Хотя бы одна	API-ключ OpenAI (GPT-4o)
`GHIDRA_INSTALL_DIR`	Нет	Путь к установке Ghidra (автоопределяется, если не задан)
`JAVA_HOME`	Нет	Путь к JDK (автоопределяется, если не задан)
`KONG_CONFIG_DIR`	Нет	Переопределение каталога конфигурации (по умолчанию: `~/.config/kong`)

kong

Популярное

В действии

Возможности

Поддерживаемые архитектуры

Уверенность

Архитектура

Как это работает

Стек

Установка

Предварительные требования

Быстрый старт

Из исходников

Переменные окружения

Использование

Результаты

Бенчмарки

Структура проекта

Лицензия

Вклад

Благодарности