python pyinstxtractor.py suspect.exe

uncompyle6 -o output_directory suspect.exe_extracted/some_module.pyc

import psutil
import os

def dump_memory(pid, dump_file):
    process = psutil.Process(pid)


with open(dump_file, 'wb') as f:
        for region in process.memory_maps():
            try:
                data = process.memory_info()
                f.write(data)
            except Exception as e:
                print(f"Could not dump region: {e}")

if __name__ == '__main__':
    target_pid = int(input("Enter target PID: "))
    dump_memory(target_pid, "memory_dump.bin")

def xor_decrypt(data, key):
    return ''.join(chr(ord(c) ^ key) for c in data)

encrypted = "KHOOR"  # Example: "HELLO" XORed with key 3 gives "KHOOR"
key = 3
decrypted = xor_decrypt(encrypted, key)
print("Decrypted string:", decrypted)

import idaapi
import idc
from flare_emu import EmuHelper

def call_hook(ea, argv):
    # 记录调用地址和参数
    func_name = idc.get_func_name(ea)

print(f"模拟对 {func_name} 的调用，地址为 {hex(ea)}")
# 如果这个函数是已知的解密例程，则进行模拟
if "decrypt" in func_name.lower():
    # 模拟解密过程
    emu = EmuHelper(start=ea, end=ea+0x50, callHook=None)

result = emu.emulateRange()
idc.set_cmt(ea, f"解密输出: {result}", 0)
return 0

# 模拟光标所在位置的函数
start_ea = idc.get_screen_ea()
EmuHelper().emulateRange(start_ea, None, callHook=call_hook)

信息：

该脚本演示了如何将仿真集成到反向工程工作流程中，以便在 IDA Pro 中自动添加有见地的注释。

3. 逐步演示：反向工程实战

假设您刚收到一个被怀疑为恶意的编译 Python 可执行文件。以下是处理此文件的方法：

3.1 初步评估

1.文件分析：
使用 PEiD 或 Linux 的 file 命令来确定该可执行文件是否是通过 PyInstaller 打包的。

   file suspect.exe

运行 PyInstaller 提取器：

   python pyinstxtractor.py suspect.exe

这将创建一个文件夹（例如，suspect.exe_extracted），其中包含.pyc文件。

信息：

有关逆向工程工具的全面列表，请查看GitHub上的awesome-malware-analysis库。

3.2 反编译与分析

1. 反编译：
将提取的.pyc文件转换为Python源代码：

   uncompyle6 -o output_dir suspect.exe_extracted/module.pyc

检查代码中的混淆模式。

2. 代码审查：手动检查变量名称、函数调用和字符串操作。使用IDE功能重命名混淆的符号以提高清晰度。

3. 动态分析：在沙箱（或受控虚拟机）中运行可执行文件，并捕获内存转储或解密输出以进行进一步检查。

3.3 处理解密例程

1. 识别解密函数：
   寻找处理字符串并输出明文的函数。
2. 模拟解密：
   使用你的模拟框架（参见上面的IDAPython脚本）单独运行这些函数。
3. 记录发现：
   用解密后的版本替换混淆的字符串，并添加内联注释。这不仅有助于理解恶意软件，还能记录你的逆向工程过程。

信息：

最近研究的统计数据显示，正确绕过混淆可以将逆向工程的时间减少多达40%。每一个解密的字符串都是一次胜利！

4. 额外资源和进一步阅读

为了加深您对Python逆向工程和恶意软件分析的理解，请查看以下额外资源：

• • 学术研究：
    • Python与恶意软件：开发无混淆的隐蔽和规避恶意软件
    • 逆向机器：重建内存假设
  • 在线工具和社区：
    • Ghidra – 一个先进的逆向工程框架。
    • IDA Pro – 领先的反汇编器和调试器。
    • Cuckoo Sandbox – 用于动态恶意软件分析。
  • GitHub 仓库：
    • PyInstaller 提取器

    • uncompyle6
    • awesome-malware-analysis

信息：

“学习是一个持续的过程。每掌握一种新工具或技术，都是向保护代码和理解周围威胁迈出的一步。”

5. 由 0x3d.site 推广的 Python 开发者资源

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6. 最后的话：破解代码，构建更美好的未来

到2025年，Python 逆向工程将成为一个蓬勃发展的领域，提供无尽的学习和创新机会。无论您是在逆向工程一个无害的应用程序以了解其秘密，还是在剖析恶意软件以保护数字资产，每一个挑战都是提升您技能的机会。

关键要点：

• 使用像 PyInstaller Extractor、uncompyle6 和动态模拟器等强大工具。
• 结合静态分析和动态分析，以克服混淆。
• 记录每一个发现，替换混淆的字符串，并与社区分享见解。
• 持续学习，保持对不断演变的威胁的前瞻性。

现在是时候卷起袖子，搭建你的实验室，开始逆向工程。你下一个突破只需一个函数、一个内存转储或一个解密的字符串。

信息：

“逆向工程不是一场比赛——而是一段旅程。每一个你征服的挑战都让你成为更好的开发者和更具韧性的安全专业人士。”

走进你的实验室，启动调试器，探索隐藏在Python可执行文件中的秘密。祝你逆向工程愉快，愿你的发现为数字世界带来更安全的未来！