文章总结： 本文介绍开源工具AI-Reverse-Engineering，该工具将AI大模型与Ghidra深度结合，通过自然语言交互实现自动化逆向分析，支持获取伪代码和交叉引用，大幅降低逆向门槛。文中详细演示了Docker部署Ghidra服务、配置LLM环境及启动WebUI的完整流程，并附实战视频与源码地址，为安全研究人员和CTF选手提供了高效便捷的辅助方案。
综合评分： 75
文章分类： 逆向分析,安全工具,AI安全,CTF
AI-Reverse-Engineering：ai逆向工具实战和CTF适用
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2026年2月26日 18:47
山东
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往期回顾
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介绍
逆向工程往往需要研究人员逐行分析二进制文件、解读汇编指令，耗时且门槛高。而由 biniamf 开发的 AI-Reverse-Engineering 工具，将 AI 能力与经典逆向分析工具 Ghidra 深度融合，通过自然语言交互驱动 Ghidra 自动完成逆向分析流程，让安全研究者无需手动操作 Ghidra 界面，仅通过提问就能获取二进制文件的函数分析、反编译伪代码、交叉引用等核心信息，大幅降低逆向工程的操作成本。
中国记者节
克隆项目仓库
git clone https://github.com/biniamf/ai-reverse-engineering.gitcd ai-reverse-engineering
启动 Ghidra 无界面服务（Docker 方式）
通过 Docker 快速启动 Ghidra REST API 服务，无需手动安装 Ghidra：
docker run --rm -p 9090:9090 -v $(pwd)/data:/data/ghidra_projects biniamfd/ghidra-headless-rest:latest
该命令会映射 9090 端口用于 Ghidra 服务通信，并将分析数据存储在本地 data 文件夹
配置 LLM 服务
新建 .env 文件，填写 LLM 相关配置（以 OpenAI 为例）：
OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1OPENAI_API_KEY=你的API密钥OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo
若使用本地 LLM（如 Ollama），替换为以下配置：
LLM_TYPE=localLOCAL_LLM_URL=http://localhost:11434/v1LOCAL_LLM_MODEL=llama2
启动 WebUI 服务
安装依赖并启动 Web 界面：
pip install -r requirements.txtpython webui/app.py
启动成功后，访问 http://localhost:5000 即可进入工具界面。
使用演示
访问 http://localhost:5000 即可进入工具界面
选择待分析文件
分析
出现下图样式就是分析完毕了
点开后询问你的问题即可
以下是完整演示视频
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github地址
https://github.com/biniamf/ai-reverse-engineering
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