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解决的问题

RAPTOR 是一个自主安全研究框架，旨在自动化发现、验证和修补软件中的漏洞。它用统一的流水线取代了手动且分散的安全审计，结合静态分析、二进制逆向工程和 LLM 驱动的推理，发现真实漏洞，而非仅匹配模式的噪声。

工作原理

RAPTOR 协调一个多阶段流水线。它首先映射目标的攻击面和信任边界。然后使用 Semgrep 和 CodeQL 等静态分析工具识别潜在漏洞。这些发现会通过多阶段验证流水线（A-F 阶段）进行处理，LLM 分析可达性、可行性与可利用性。对于编译后的二进制文件，它集成 Ghidra、Frida 和 radare2 等工具，构建基于证据的映射并执行崩溃的根本原因分析。该框架还集成了 Z3 SMT 求解器，可在引入 LLM 前数学证明某些代码路径是否可达。

适用人群

专为需要对源代码或编译二进制文件进行深度、自主漏洞研究的安全研究人员、渗透测试人员和开发者设计。

主要亮点

• 自主流水线：将扫描、验证、漏洞利用生成和补丁编写整合为一个工作流。
• 二进制分析：包含黑盒调查、Ghidra 集成以及 C/C++ 的自主崩溃分析。
• 多阶段验证：采用严格的 A-F 阶段流程，过滤误报并验证可利用性。
• SMT 集成：使用 Z3 预筛选 CodeQL 路径并分析二进制指令片段约束。
• 软件组成分析（SCA）：对不同清单和锁文件中的依赖项进行标准化，识别供应链风险。
• 沙箱执行：使用 Linux 命名空间和 seccomp 将 LLM 生成的代码运行在隔离环境中，防止系统被破坏。