AI 기반 리버스 엔지니어링 도구, ghidraMCP 완벽 분석!

🔍 ghidraMCP란?

ghidraMCP는 대형 언어 모델(LLM)이 애플리케이션을 자율적으로 리버스 엔지니어링할 수 있도록 지원하는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.
기존의 Ghidra 핵심 기능을 MCP 클라이언트에 노출하여, AI가 직접 바이너리를 디컴파일하고 분석할 수 있도록 합니다.

✅ 자동화된 리버스 엔지니어링
✅ 보안 분석 및 악성코드 탐지
✅ 바이너리 디버깅 지원

이제 보안 전문가와 연구원들은 ghidraMCP를 활용해 더욱 빠르고 효율적으로 애플리케이션을 분석할 수 있습니다. 🚀

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🔑 ghidraMCP 주요 기능

📌 1. MCP 서버 + Ghidra 플러그인

ghidraMCP는 MCP 서버와 Ghidra 플러그인으로 구성되어, LLM과 Ghidra 간의 자동화된 연결 인터페이스를 제공합니다.
즉, AI가 직접 Ghidra의 기능을 호출하여 리버스 엔지니어링을 수행할 수 있습니다.

📌 2. 바이너리 디컴파일 및 분석

ghidraMCP는 ELF, PE 등 다양한 실행 파일 포맷을 지원하여 자동 디컴파일 및 코드 분석을 수행합니다.
기존 수작업으로 진행되던 디컴파일 과정을 자동화하여 분석 속도를 극대화합니다.

📌 3. 자동 메서드 및 데이터 이름 지정

난독화된 바이너리를 분석할 때 가장 어려운 점은 의미 없는 함수 및 변수 이름입니다.
ghidraMCP는 AI 기반으로 메서드 및 데이터에 의미 있는 이름을 자동으로 부여하여 코드 가독성을 향상시킵니다.

📌 4. 코드 구조 조회 기능

• 메서드, 클래스, import 및 export 리스트 추출
• 코드의 흐름 및 의존성 분석 가능
• 대규모 바이너리에서도 빠른 분석 및 디버깅 가능

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🛠 ghidraMCP 활용 사례

🔹 보안 분석: 악성코드 및 취약점 분석에 활용
🔹 바이너리 디버깅: 실행 파일 구조를 분석하여 디버깅 효율 극대화
🔹 리버스 엔지니어링: 난독화된 코드 해석 및 분석 자동화

기존 Ghidra 사용자라면, ghidraMCP를 통해 더욱 강력한 자동화 기능을 경험할 수 있습니다!

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ghidraMCP는 AI 기반의 리버스 엔지니어링 자동화를 가능하게 하여, 보안 분석과 바이너리 디버깅의 새로운 패러다임을 제시합니다.

✅ 분석 속도 향상: 수작업 대비 훨씬 빠른 분석 가능
✅ 보안 연구의 효율성 극대화: AI의 자동화된 분석 지원
✅ Ghidra 기능 확장: AI와 결합하여 더 강력한 분석 환경 제공

https://github.com/LaurieWired/GhidraMCP

GitHub - LaurieWired/GhidraMCP: MCP Server for Ghidra