大模型辅助Ghidra反编译优化实战

📘 30章 · 从入门到高阶
01 Ghidra初探
  • 起源与发展
  • 与IDA Pro对比
  • 核心架构概览
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02 环境搭建
  • JDK配置
  • Ghidra安装
  • Python3/Jython
  • 插件管理器
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03 反编译引擎原理
  • 二进制→P-code
  • P-code指令集
  • P-code与汇编映射
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04 反编译流程详解
  • 前端解码
  • 数据流分析
  • 控制流分析
  • 类型传播
  • 结构恢复
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05 反编译输出解读
  • C代码生成逻辑
  • 变量命名规则
  • 函数签名推断
  • 伪代码局限性
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06 大模型基础
  • Transformer架构
  • 预训练与微调
  • CodeBERT/Codex/StarCoder
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07 大模型辅助逆向思维
  • 为什么需要大模型
  • 传统反编译痛点
  • 大模型能解决什么
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08 API调用实战
  • OpenAI API接入
  • 本地模型部署(Ollama/vLLM)
  • Prompt Engineering
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09 Ghidra脚本开发入门
  • Python脚本框架
  • Headless模式
  • API文档查阅
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10 变量重命名优化
  • 大模型分析上下文
  • 语义化变量名
  • 批量重命名脚本
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11 函数名推断
  • 基于函数体特征
  • 调用关系
  • 字符串引用
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12 类型恢复增强
  • 结构体识别
  • 枚举类型推断
  • 函数指针类型修复
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13 控制流简化
  • 识别混淆switch-case
  • 还原循环结构
  • 消除冗余跳转
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14 字符串解密辅助
  • 识别加密字符串
  • 调用大模型解密
  • 自动替换解密结果
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15 花指令去除
  • 常见花指令模式
  • 大模型辅助识别
  • 自动化patch脚本
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16 虚拟表(vtable)恢复
  • C++虚函数识别
  • 虚表结构重建
  • 大模型辅助多态
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17 导入表与导出表修复
  • 动态加载分析
  • API名称推断
  • 调用约定修复
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18 异常处理恢复
  • SEH结构分析
  • try-catch块识别
  • 大模型还原异常逻辑
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19 内联函数展开
  • 识别内联模式
  • 大模型判断内联边界
  • 代码体积与可读性
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20 循环优化
  • 循环变量识别
  • 循环边界推断
  • 大模型生成注释
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21 数学库识别
  • 常见数学函数模式
  • 大模型匹配标准库
  • 替换为可读调用
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22 加密算法识别
  • AES/RSA模式匹配
  • 自定义加密识别
  • 生成解密伪代码
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23 协议解析辅助
  • 网络协议字段识别
  • 大模型生成解析代码
  • 结构体布局推断
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24 恶意代码分析实战
  • 壳检测
  • 反调试识别
  • 大模型分析恶意逻辑
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25 固件分析实战
  • MCU固件加载
  • 外设寄存器识别
  • 大模型分析硬件交互
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26 插件开发
  • 构建Ghidra插件框架
  • 集成大模型API
  • 用户交互界面设计
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27 批量分析流水线
  • Headless批量处理
  • 大模型队列调度
  • 结果自动汇总
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28 评估与调优
  • 反编译质量评估
  • Prompt调优策略
  • 模型选择与成本控制
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29 案例研究1 · CVE分析
  • 真实CVE漏洞分析
  • 二进制→PoC
  • 大模型全程辅助
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30 案例研究2 · 商业软件模块
  • 大型商业软件反编译
  • 理解业务逻辑
  • 生成文档
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