RIFT 的项目扩展与二次开发
2025-07-02 08:49:33作者:郦嵘贵Just
RIFT(Rust Interactive Function Tool)是一个由MSTIC-MIRAGE团队开发的工具套件,旨在帮助逆向工程师识别Rust恶意软件中的库代码。下面将详细介绍RIFT项目的基础介绍、核心功能、使用的框架或库、代码目录及二次开发的可能性。
1. 项目的基础介绍
RIFT是一个研究项目,它通过探索对Rust二进制文件进行的库识别技术,帮助安全研究人员分析恶意软件。该项目主要包括三个核心组件:RIFT静态分析器、RIFT生成器和RIFT差异应用器。
2. 项目的核心功能
- RIFT静态分析器:这是一个逆向工程插件,用于从Rust二进制文件中提取静态信息,如编译器版本、目标架构、使用的库及其版本等。
- RIFT生成器:一组脚本,作为Rust工具链的包装器,用于自动化生成差异信息和FLIRT签名。
- RIFT差异应用器:一个实验性的逆向工程插件,用于展示RIFT生成器生成的差异信息的结果。
3. 项目使用的框架或库
RIFT项目主要使用了以下框架或库:
- Python:用于编写脚本和插件。
- 逆向工程工具:用于分析二进制文件。
- Diaphora:一个用于逆向工程的插件,用于自动化重复的逆向工程任务。
- FLAIR:Hex-Rays的辅助工具,用于生成FLIRT签名。
4. 项目的代码目录及介绍
项目的主要代码目录结构如下:
- data:包含输入和输出的数据文件。
- docs:项目的文档,包括使用指南和安装说明。
- lib:包含核心库和辅助模块。
- plugins:包含逆向工程插件,如静态分析器和差异应用器。
- rift.py:主脚本文件,用于生成差异信息和FLIRT签名。
- scripts:包含辅助脚本文件。
- tests:包含项目的单元测试和集成测试。
- requirements.txt:包含项目依赖的Python库。
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增强静态分析器:可以增加更多的静态分析特性,如依赖分析、调用图生成等。
- 支持更多工具链:目前RIFT主要支持特定逆向工具,可以考虑增加对其他逆向工具的支持。
- 优化差异应用器:改进差异应用器的算法,提高匹配的准确性和效率。
- 增加自动化功能:通过脚本自动化整个库识别流程,减少手动干预。
- 社区驱动的发展:鼓励社区贡献,增加新的功能和模块,扩展RIFT的应用范围。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137