Xenios91/Glyph
GitHub: Xenios91/Glyph
利用自然语言处理技术实现跨架构二进制函数指纹识别的工具，解决传统方法无法在不同CPU架构间识别函数复用的问题。
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# Glyph
## 一种通过 NLP 进行函数指纹识别的独立于架构的二进制分析工具
### Black Hat Arsenal 2023 & Defcon Demo Labs
[](https://github.com/Xenios91/Glyph/actions/workflows/codeql.yml)
[](https://github.com/Xenios91/Glyph/actions/workflows/pylint.yml)
Glyph Wiki：https://github.com/Xenios91/Glyph/wiki
Glyph API 文档：http://localhost:5000/apidocs
Ghidra 脚本
https://github.com/Xenios91/Glyph-Ghidra
## 环境要求
- Python 版本 3.9+
- Ghidra 版本 10+
## 关于
逆向工程是安全研究人员执行的一项重要任务，旨在识别通常在多种系统架构的多个设备之间共享的 IoT（物联网）设备中的易受攻击函数和恶意函数。目前用于识别这些函数复用的常用技术无法执行跨架构识别，除非识别出特定的数据（例如可能有助于识别代码片段的唯一字符串）。利用自然语言处理技术，Glyph 允许您上传 ELF 二进制文件（32 位和 64 位）以进行跨架构函数指纹识别，分析后将创建一个基于 Web 的函数符号表并呈现给用户，以辅助其对二进制可执行文件/共享对象的分析。
标签：Black Hat Arsenal, ELF文件分析, Ghidra, IoT安全, NLP, Python, 二进制分析, 云安全监控, 云安全运维, 云资产清单, 人工智能安全, 代码相似性检测, 函数指纹识别, 合规性, 嵌入式安全, 无后门, 符号表恢复, 系统运维工具, 跨架构分析, 逆向工具, 逆向工程, 静态分析