[原创]ai自动化逆向环境搭建与实战-Android安全-看雪安全社区

# ai自动化逆向环境搭建与实战

## 0.前言

前几天有个叫rea的东西“大火”，作为圈内人，当然要看看这到底是个什么玩意了。试了之后发现似乎啥也不是，只是对一些安全工具本身的mcp做了一层封装，底层能力还是依赖大模型本身和ida，jadx这些安全工具自己的mcp。

这层封装本身也没有必要，只要自己在agent里配置好ida的mcp，能力完全一样。

所以rea本身就是一个炒作下没有任何用处的东西。

本文借此机会详细讲述如何自己搭建ai自动化逆向环境。

## 1.agent

ai已经火了很久了，但是在rea出来之前我也没怎么用过agent，听说过mcp，skill什么的，但是完全没用过，都是把代码复制粘贴给ai，让他辅助分析，效果也还行。

agent我的理解就是把网页的ai对话搬到了本地，本质还是网络请求和后端的大模型交互，不过在本地可以有更多的拓展功能和操作权限等等等。

首先去下载一个叫**opencode**的agent：

![图片描述](upload/attach/202610/872365_FNFWTNG7JY2XQGN.webp)

下载好后需要导入自己的ai apikey：

![图片描述](upload/attach/202610/872365_YPC2HJJKWK2XZBW.webp)

等连接上ai后，可以在对话框里进行对话了：

![图片描述](upload/attach/202610/872365_6A7MDYPC5MF33UM.webp)

这样agent就装好了。

## 2.mcp

mcp是可以理解为大模型和**程序**之间的**接口**

对大模型来说，想要调用一些函数提供的能力，需要提供以下东西：

1.函数：

需要在代码里编写若干供大模型调用的函数，这里的代码就是正常开发时写的代码

2.描述：

这是mcp中最关键的部分。因为大模型使用自然语言来进行交互，具体怎么调用，为什么调用，完全基于自然语言的理解。这里的描述，其实就是函数里的注释：

![图片描述](upload/attach/202610/872365_MHBF7WQG7UXMGA8.webp)

例如这是jadx的mcp，定义的python方法时大模型会调用的，其中的注释是供大模型理解的

大模型会自己阅读注释，正确理解每个函数什么时候调用。

3.命令

大模型想要调用一个函数，必须要执行一些命令。例如java，python等等。这些命令要在配置的时候提供给大模型。

4.配置

一个mcp的配置大概长这样：

```
      "jadx": {
        "type": "local",
        "command":["java","-jar","D:/tools/jadx-headless-mcp-0.7.1-all.jar"],
        "timeout": {
          "startup": 120000,
          "catalog": 60000,
          "execution": 600000
        }
      }
```

其中主要包括mcp名称，启动命令，等待超时等等。

因为函数执行都需要时间，如果是ida反编译之类的时间会更久。所以需要配置一个等待和超时时间，ai会根据这个时间决定是继续等待执行结果还是中止。

### 2.1 ida mcp

给大模型配置ida的能力，大模型可以自己去分析一个可执行文件，包括不限于elf结构，函数的反编译，交叉引用等等。

注意，ida9.3和ida9.4的mcp配置方式不同，本文使用ida9.3配置。

首先安装uv

```
py -m pip install --user uv
```

然后激活idalib

```
uv run "D:\ida93\idalib\python\py-activate-idalib.py"
```

idalib在ida的安装目录下存在

![图片描述](upload/attach/202610/872365_C5GZ87NUUWRPPEC.webp)

然后安装ida-pro-mcp(需要python3.11以上)

```
python -m pip install --upgrade "https://github.com/mrexodia/ida-pro-mcp/archive/refs/heads/main.zip"
```

安装后，一般会在C:\Users\\[name]\.local\bin\idalib-mcp.exe

### 2.2 jadx mcp

jadx的mcp很简单，只需要装好java和下载jadx-headless-mcp-0.7.1-all.jar即可

```
https://github.com/1013503897/jadx-headless-mcp
```

## 3.配置opencode

接下来只需要把ida和jadx的mcp配置给opencode即可，配置文件一般在：

```
C:\Users\[user]\.config\opencode\opencode.json
```

打开，在其开始处添加配置信息：

```
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "servers": {
      "idalib": {
        "type": "local",
        "command": [
          "C:\\Users\\[user]\\.local\\bin\\idalib-mcp.exe",
          "--stdio"
        ],
        "timeout": {
          "startup": 120000,
          "catalog": 60000,
          "execution": 600000
        }
      },
      "jadx": {
        "type": "local",
        "command":["java","-jar","D:/tools/jadx-headless-mcp-0.7.1-all.jar"
        ],
        "timeout": {
          "startup": 120000,
          "catalog": 60000,
          "execution": 600000
        }
      }
    }
  },
```

主要是idalib和jadx的command部分，保证其能正常执行即可。

配置好后重新打开opencode，可以在opencode里的拓展部分看到mcp已经被加载了：

![图片描述](upload/attach/202610/872365_4K76F3Y4NJGF6T3.webp)

这个时候，我们就可以用来自动化的逆向apk了，大模型会调用jadx去获取需要的java信息，调用ida去获取需要的so信息，同时综合分析，自动写各种测试脚本等等。

以下是一些ai自动分析时的运行截图：

![图片描述](upload/attach/202610/872365_N88V5ZTFFSXJ7CV.webp)
![图片描述](upload/attach/202610/872365_NSF349BPFSDYBT8.webp)
![图片描述](upload/attach/202610/872365_PZJC3YQ2HBYG59Z.webp)

## 总结

最终我通过agent结合ida和jadx的mcp，完成了以下自动化逆向：

* 梆梆加固的elf文件(libDexHelper.so)脱壳并修复，dex文件加密算法分析，完成解密脚本，自动回填coditem修复。生成可运行的重打包apk。
* 梆梆加固dexvmp(libdexjni.so)完全opcode和handler还原。
* 破解了010editor，Typro的license。
* 某电商app（强混淆）的GB级trace自动化分析，[完整还原指纹采集链路与所有算法](https://bbs.kanxue.com/thread-293223.htm)，包括[白盒aes的还原和密钥提取](https://bbs.kanxue.com/thread-293224.htm)

以上所有工作，在**不到2天的时间内完成**，而且基本上都是ai自动化完成。目前大模型+mcp可以有以下能力：

* 不是特别强的混淆，基本都可以自动逆向分析完毕。
* 对于加壳的elf和畸形elf，自定义linker修复，密码学算法还原，都非常强力。
* 对于强混淆的大型商业app，提供trace文件GB级别的基本可以快速还原。

* 对于vmp，可以自动分析还原所有handler，并生成还原脚本。

至于rea，路边一条。。。

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