Ghidra · 大模型协同 逆向实战

📘 30章 完整目录 v1.0
起源与发展 与IDA对比 安装配置 界面概览
创建管理项目 导入目标文件 布局导航 保存导出
窗口结构 函数符号树 反编译与汇编联动 数据类型管理
SLEIGH规范 反编译过程 P-code中间表示 P-code转高级语言
Python/Java环境 脚本API概览 Hello World 调试运行
操作函数指令 遍历程序数据 修改字节码 与反编译交互
架构与生命周期 创建第一个插件 菜单项快捷键 插件GUI交互
LLM简介 GPT-4/Claude/Llama 本地部署与云端API 逆向应用场景
调用OpenAI API 流式响应 上下文与Token控制 错误重试
协同工作流设计 数据管道搭建 Ghidra前端 大模型后端引擎
分析函数行为 生成有意义名称 批量重命名脚本 恶意软件实战
提取函数上下文 生成自然语言注释 注释格式化插入 混淆代码实战
分析变量用途 推断变量类型 生成结构体定义 C++对象布局
AES/RSA/MD5 还原算法逻辑 伪代码描述 自定义加密实战
定位协议处理函数 分析数据包结构 生成字段描述 网络通信协议实战
识别控制流混淆 还原原始控制流 流程图描述 反混淆Ollvm
定位加密字符串 分析解密逻辑 批量解密字符串 恶意软件配置
分析导入函数用途 生成导入表描述 分析导出函数 DLL导出接口
识别危险函数 分析数据流路径 生成漏洞报告 缓冲区溢出实战
导入固件镜像 识别处理器架构 分析启动代码 IoT设备固件
样本加载分析 持久化/C2通信 行为分析报告 RAT样本实战
描述分析需求 生成脚本骨架 调试优化脚本 批量分析脚本
分析混淆模式 生成反混淆逻辑 集成到Ghidra 控制流平坦化
收集逆向文档 向量化与索引 RAG检索增强 集成知识库查询
收集逆向数据集 微调开源模型 评估模型效果 部署与集成
不同模型分工 结果融合冲突解决 复杂样本实战 协同分析
批量分析大量样本 异步调用API 缓存结果复用 恶意软件家族
本地部署vs云端 敏感数据脱敏 API密钥管理 合规性检查
趋势与展望 Agent多模态 社区生态 持续学习路径
从零分析真实样本 综合运用技术 生成完整报告 课程总结回顾