cncsnet1/jadx-gui-ai

解决的问题

本项目通过 AI 能力增强了流行的 JADX-GUI 工具，旨在简化 Android 应用程序的逆向工程。它通过自动识别技术栈、映射 API 调用路径并提供基于证据的见解来帮助用户分析 APK，从而减少在复杂代码库中导航所需的手动工作量。

工作原理

它将 AI 代理集成到 JADX-GUI 界面中。当加载 APK 时，该工具会生成本地报告并识别潜在的调查路径。用户随后可以配置 AI 连接（支持各种 LLM 提供商）以执行深度分析。代理会读取相关的源代码片段，映射调用链，并将发现结果组织到一个结构化的调查工作台中，用户可以在其中验证证据、添加注释并跟踪进度。

适用人群

它专为需要分析 Android 应用程序，但希望简化查找入口点、理解网络通信以及审计敏感代码段流程的安全研究人员、开发人员和逆向工程师而设计。

亮点

目标驱动分析： 基于 AI 的任务工作台，可规划调查步骤并从本地源代码中检索证据。
集成工作流： 自动映射 API 调用、网络请求和业务逻辑路径，无需外部插件。
基于证据： 在 AI 结论与作为证据的特定源代码行之间提供可追溯的链接。
灵活连接： 支持多种 AI 模型配置，允许用户在不同任务中切换本地和云端模型。
Burp Suite 集成： 包含一个 MCP 服务器，用于将静态分析与 Burp Suite 中捕获的动态流量相关联。