Reverse engineering défensif · LLM · Open source
Un pipeline qui transforme les sorties riches de Ghidra en contexte compact pour modèles locaux ou hébergés, puis produit une analyse reliée à ses preuves.
Problème
Un binaire contient bien plus d’information que ce qu’un modèle peut analyser en une seule fois. Le pipeline doit compacter sans effacer la provenance.
Pipeline
Fonctions, graphes, chaînes et références.
Normaliser sans perdre la provenance.
Interroger le backend LLM choisi.
Revenir aux preuves dans Ghidra.
Choix de conception
Le rapport accélère l’orientation dans un binaire. Il ne transforme pas une hypothèse de modèle en fait.
Le backend est configurable afin de choisir entre confidentialité locale, capacité de modèle et contraintes d’environnement.
Les références vers les fonctions et éléments sources permettent de vérifier chaque conclusion importante dans l’outil d’analyse.
Code public