ablation

用 LLM 智能体自动读汇编、追调用链，加速二进制逆向

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 评测安全 🍴 复刻 28 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 224
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，无官网定价信息

项目预览

ablation 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队Ablation-Tool
GitHubhttps://github.com/Ablation-Tool/ablation
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，无官网定价信息
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型agentic-graph-rag,binary-lifting,claude-code,cli,decompiler,disassembler,firmware-analysis,llm,loongarch64,malware-analysis,python,rag,reverse-engineering,security-hardening,security-research,vulnerability-research
GitHub 星标★ 224
上线时间2026-09-23 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积84.1 MB
本站数据更新2026-10-27
维护状态活跃
收录时间2026-10-27
浏览次数0

项目介绍

ablation 是一个 AI 辅助逆向工程（AIARE）框架，用 Python 编写，面向二进制分析场景。它把反汇编、反编译、二进制提升（binary lifting）与 LLM 智能体结合起来，帮助分析人员更快理解闭源程序、固件和可疑样本。核心能力包括：以命令行方式驱动分析流程，借助 agentic graph RAG 组织函数调用图与代码语义，让模型在检索到的上下文上做推理；支持多架构（含 loongarch64 等）的指令与二进制处理；可对接 Claude Code 等模型接口完成函数命名、逻辑摘要、漏洞线索定位等任务。项目定位是给安全研究人员和逆向工程师提供一个可扩展的自动化分析底座，把重复的读汇编、追调用链工作交给智能体，人专注于判断与验证。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-27 · 当前星标 ★ 224

技术标签

核心亮点

  • 把反汇编、反编译与 LLM 智能体串成完整流水线，减少手工读汇编的重复劳动
  • 采用 agentic graph RAG 组织函数调用图与代码语义，让模型推理有结构化上下文支撑
  • 命令行驱动、Python 实现，便于脚本化集成到现有逆向与样本分析流程

不足之处

  • 早期项目，星标约 224，生态与文档成熟度有限
  • 依赖外部 LLM 接口，分析质量与成本受模型能力影响较大
  • 复杂样本上的自动化结论仍需人工复核，误报与漏报待观察

适用场景

  • 安全研究人员分析可疑二进制样本，快速定位关键函数与行为线索
  • 固件逆向时自动梳理调用关系与模块职责
  • CTF 或漏洞挖掘中辅助理解闭源程序逻辑

替代项目

Ghidra、radare2、angr

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