2akouwu/reverify

해결하는 문제

Reverify는 역어셈블리(RE)에서 AI의 환각 문제를 해결합니다. 언어 모델이 바이너리에서 알고리즘이나 구조를 재구성하도록 요청하면, 종종 오프셋, 크기, 동작을 창조해냅니다. Reverify는 AI가 생성한 바이너리에 대한 가설이 모델의 상상이 아니라 실제 바이너리 바이트에 기반하도록 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 언어 모델과 결정론적이고 순수한 Python 기반 역어셈블리 툴킷을 결합합니다. AI는 가설("claim")을 제안하고, 툴킷은 실제 바이너리 데이터와 비교하여 가설을 검증하는 판사 역할을 합니다. 디어셈블리, 패턴 매칭, CPU 에뮬레이션 등을 담당하는 도구들이 가설을 확인할 때만, 그 가설은 검증된 것으로 보고됩니다.

CLI 도구로 사용하거나, MCP 서버로 사용할 수 있어, Claude Code나 Cursor와 같은 AI 에이전트가 직접 이 도구들을 호출하여 자신의 발견을 검증할 수 있습니다.

대상 사용자

정확성과 신뢰할 수 있는 데이터를 희생하지 않고 AI를 역어셈블리에 활용하고자 하는 보안 연구자, 멀웨어 분석가, CTF 참가자에게 적합합니다.

주요 특징

• 검증 루프: 모델이 가설을 제안하고 도구가 반복적으로 검증하여 발견이 바이너리에 기반하게 하는 폐쇄 루프 시스템.
• 결정론적 코어: 내장된 PE/ELF/Mach-O 파싱, x86/x64/ARM/ARM64 디어셈블리, CPU 에뮬레이션 지원.
• 에이전트 네이티브: AI 에이전트와 직접 통합 가능한 MCP 서버 형태로 제공.
• 유연한 백엔드: 기본적으로 순수한 Python 코어를 사용하지만, Capstone, Unicorn, LIEF를 사용해 더 성숙한 엔진 지원으로 업그레이드 가능.