radareorg/r2ai

What it solves

大規模言語モデル (LLMs) を radare2 フレームワークに直接統合することで、リバースエンジニアリングのプロセスを簡法化します。これにより、アナリストは AI を使用して複雑な関数の説明、脆弱性の特定、および逆アセンブルされたコードのより適切な変数名や関数名の提案を受けることができます。

How it works

radare2 のプラグインとして動作し、ネイティブ AI インターフェース (r2ai) と専用のデコンパイルプラグイン (decai) をを提供します。ローカルモデル (Ollama 経由) とリモート API (OpenAI, Anthropic, Grok など) の両方に接続可能です。ReAct (Reasoning and Acting) モードをサポートしており、関数呼び出しによる自律的なタスク解決が可能です。また、markdown、コード、またはテキストファイルを使用した RAG (Retrieval-Augmented Generation) 用のネイティブなベクトルデータベースを搭載しています。

Who it’s for

radare2 を使用し、LLM を活用してバイナリコードの理解を加速させたいセキュリティ研究者、マルウェアアナリスト、リバースエンジニアリングエンジニアです。

Highlights

• Augmented Decompilation: LLM を使用して、デコンパイルされたコードをより読みやすく、理解しやすくします。
• Customizable Prompts: 脆弱性の発見やデバイスの説明などのタスクに対して、ユーザーが特定の役割やプロンプトを定義できます。
• Integrated RAG: 外部ドキュメントやコードファイルに基づいた回答を得るためのネイティブなベクトルデータベースを備えています。
• Flexible Model Support: 幅広いローカルおよびリモート LLM プロバイダーに対応しています。
• Scriptable Interface: r2pipe を介して自動化ワークフローを制御できます。