项目地址 https://github.com/Forsworns/GhidrAI

背景介绍 #

如果你做过一些逆向工程，那么一定听说过 IDA Pro，但是很可惜，IDA 太贵了。那有没有可以白嫖的类似工具呢？Ghidra 是 GitHub 上的一款开源逆向工程工具，使用 Java 开发，天然具有跨平台的特性。目前它的社区仍然十分活跃。与 IDA 类似，它也提供了接口供用户进行插件开发。

Gepetto 是 IDA Pro 的一款网红插件（还参加了 IDA 插件大赛但是很可惜没拿奖），问世于前年 ChatGPT 刚刚出圈的时候，所以受到了大量关注和 star。但是很可惜，我买不起 IDA 也没法获取到 OpenAI 的服务。于是在去年萌生了为 Ghidra 开发一个类似插件的想法，一定是要可以白嫖的那种！

但我最初走偏了，效仿 NBA 球星杜兰特，选择一条最艰难的道路，想在 Ghidra 里面直接跑 Python 代码，从而直接利用 AI 在 Python 的生态。在这里我花了不少时间折腾 Ghidra 的 Python3 插件 Ghidrathon 和 Jep。当时也碰到了一些问题，很感谢 Ghidrathon 的维护者最后帮忙解决了。 但是随着时间的发展，可以白嫖的途径越来越多，比如我最后选用的 阿里云 DashScope，模型上新都会有免费体验的时间；开源社区也有很多一键搭建本地 LLM 服务的项目。而且在我们的需求场景下，模型的输入和输出都很长，网络通信的这点耗时和推理用时比起来根本不值一提。于是我意识到：人生苦短，我不能再折腾 Python 了。

抱着上述想法，终于在这次过年的时候，我开发了插件 GhidrAI。由于本人不是专业的 Java 开发人员，如果你发现代码写得很烂，敬请斧正，来者不拒。

其实就是项目 README 翻译 #

GhidrAI 是一个 Ghidra 扩展，使用 阿里云 LLM 服务 来解释函数的作用，并自动重命名其变量。最重要的是，这些服务是免费的！

环境需求 #

目前仅在 Ghidra 10.4 上验证了 GhidrAI。注意：Ghidra 10.4 需要 JDK 17 64-bit。

构建 GhidrAI #

使用以下步骤为您的环境构建 GhidrAI

• 从 此处 安装 Ghidra。
• 从 此处 安装 Gradle。 从 此处 下载最新的 GhidrAI 发布版。

在 GhidrAI 源目录中运行以下命令： 注意：您可以选择设置名为 GHIDRA_INSTALL_DIR 的环境变量，而不是指定 -PGHIDRA_INSTALL_DIR。

gradle -PGHIDRA_INSTALL_DIR=<Ghidra 安装的绝对路径>

如果成功，您将在 GhidrAI 源目录中找到一个名为 dist 的新目录，其中包含您的 GhidrAI 扩展（.zip）。如果您遇到任何问题，请打开一个新问题。（运行中的问题请提供 ~/.ghidra/.ghidra_${VERSION}/application.log 中的日志文件。）

安装 GhidrAI #

使用以下步骤将您的 GhidrAI 扩展安装到 Ghidra：

• 注意： 对于 阿里云 DashScope，您必须使用 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量。
• 启动 Ghidra
• 转至 File > Install Extensions...
• 点击绿色 + 按钮
• 导航到您之前构建的 GhidrAI 扩展（.zip）
• 点击 确定
• 重新启动 Ghidra

或

您可以直接将 GhidrAI 扩展（.zip）解压缩到 <Ghidra 安装的绝对路径>\Ghidra\Extensions，Ghidra 将在下次启动时提示您配置 GhidrAI。

使用 GhidrAI #

选中 函数并点击鼠标右键，可以找到 GhidrAI 对应的选项。图中右边的紫色注释显然是用 AI 生成的。

点击 Tools > GhidrAI，能够找到配置项的对话框，配置项的更多细节可以去读项目中的说明 说明.

GhidrAI 也提供了一个自动的分析器，你可以通过 Analysis > Auto Analyze ... 或 Analysis > One Shot 找到它。

画个大饼 #

我对这个项目还有一些想法，比如：

• 首先自然是支持更多的白嫖/付费 LLM 服务途径，去薅各个云厂商的羊毛。
• 更一般的支持 One-API 的接口，便捷地请求本地服务。
• 支持多个模型生成的结果进行对比，或允许交互选择多个潜在结果，类似现在各类代码补全工具的推荐功能。
• 现在的实现其实是非常粗暴的，每次会话并不会携带上下文。希望通过携带更长的上下文，拿到更精确的分析结果，但是相应得响应会更慢？