Опубликована утилита для исследования информации внутри двоичных файлов

Опубликована утилита для исследования информации внутри двоичных файлов

Опубликована утилита для исследования информации внутри двоичных файлов

Пользователь GitHub под именем agustingianni опубликовал небольшую утилиту symrepl, предназначенную для исследования информации внутри двоичных файлов. Для доступа к символьной информации внутри двоичного файла symrepl использует lldb, высокопроизводительный отладчик.

Как утверждает опубликовавший инструмент специалист, утилиту symrepl могут использовать исследователи, ищущие уязвимости.

Эксперт также опубликовал видео, где на примере демонстрируется загрузка двоичного файла XUL, а также использование symrepl для проверки внутренних элементов.

Инструмент работает только на macOS и Linux. Для его работы в macOS потребуется XCode, а в Linux lldb и llvm-config.

Установка:

  1. Установить pip, если еще не установлен: $ easy_install pip;
  2. Установить virtualenv, если еще не установлен: $ pip install virtualenv;
  3. Создать виртуальную среду python: $ virtualenv venv_symrepl;
  4. Активировать среду (POSIX): $ source ./venv_symrepl/bin/activate;
  5. Установить symrepl в виртуальную среду: $ python setup.py install.

Все требования python будут установлены автоматически с помощью setuptools. Для получения справки по работе с инструментом можно использовать команду symrepl с параметром –h.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru