Ghidra Snippets 开源项目使用教程
2024-08-23 21:07:20作者:霍妲思
一、项目目录结构及介绍
Ghidra Snippets 是一个旨在增强 Ghidra 软件分析平台功能的开源项目。它集合了一系列脚本和插件,以提升逆向工程和代码分析的效率。以下是其基本的目录结构概述:
GhidraSnippets/
├── snippets # 存放各种Ghidra脚本和插件的主目录
│ ├── ExampleScript.py # 示例脚本,用于演示如何编写或使用Ghidra脚本
│ └── Plugin # 插件目录,内含特定功能的Ghidra插件
│ └── MyPlugin.java # 示例插件,展示基础的Ghidra插件开发
├── documentation # 文档说明,可能包括API文档、使用指南等
├── requirements.txt # Python依赖文件,列出运行脚本所需的Python库版本
└── README.md # 项目的主要说明文件,包含了快速入门指南和贡献者指南
该项目鼓励开发者通过提供的示例学习如何扩展Ghidra的功能。
二、项目的启动文件介绍
对于Ghidra Snippets,直接运行不需要传统的“启动文件”。它的“启动”更多指的是在Ghidra环境中导入和启用这些脚本或插件。主要操作流程是将snippets目录下的脚本或插件复制到Ghidra的用户目录中,如<Ghidra Install Dir>/user/ Scripts,然后重启Ghidra。之后,可以在Ghidra的“Script Manager”中找到并执行这些脚本,或者在“Plugins”菜单下访问已安装的插件。
三、项目的配置文件介绍
Ghidra Snippets本身没有提供独立的、用户需要手动配置的配置文件。配置主要是通过修改脚本中的变量或在Ghidra中设置环境变量来实现个性化调整。例如,在一些脚本中,你可以看到类似于下面的代码段,允许用户更改默认行为前的注释部分:
# 假设这是一个示例脚本,其中可以有配置项
"""
# 设置示例参数
example_flag = True # 控制是否启用某特性
"""
def main():
if example_flag:
print("Example feature is enabled.")
对于更复杂的插件,配置可能涉及编辑Java类中的常量或属性,或利用Ghidra的首选项系统进行设置。不过,具体到这个项目,配置通常不是通过外部配置文件完成的,而是直接在代码层面实现定制。
以上即是关于Ghidra Snippets项目的基本结构、启动方法以及配置介绍。请根据实际需求,参考项目文档和相关说明进一步了解每个脚本和插件的详细使用方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
暂无简介
Dart
667
153
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
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++
660
304
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
321
🔥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
63
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866