Mutagen

ИИ-файзер нулевого дня и автопатчер

Первый в мире агентный ИИ-фаззер, который читает исходный код, находит уязвимости,
генерирует эксплойты, патчит баги и доказывает, что исправление работает — полностью автономно.

Возможности • Как это работает • Быстрый старт • Провайдеры LLM • Профили сканирования • Участие в разработке

Заявление об отказе от ответственности

Только для образовательных и оборонительных целей. Mutagen создан для помощи разработчикам в поиске и исправлении уязвимостей в их собственном коде. Не используйте этот инструмент против целей, для тестирования которых у вас нет явного разрешения.

Почему Mutagen?

Традиционные фаззеры (AFL, libFuzzer, Honggfuzz) полагаются на случайные мутации и покрытие кода для поиска крашей. Они эффективны, но требуют огромного процессорного времени и часто не могут обойти сложную логику вроде проверок аутентификации или SASL-хендшейков.

Mutagen работает иначе. Он использует агентную большую языковую модель для:

1. Чтения и понимания исходного кода цели (или дизассемблированного бинарника)
2. Математического расчёта точных полезных нагрузок для триггера повреждения памяти
3. Обучения на ошибках — если полезная нагрузка не вызывает краш, ИИ анализирует вывод и пробует снова
4. Автоматического патчинга уязвимости и генерации доказательства концепции (PoC) эксплойта

Результат? Краши находятся за секунды, а не часы. Уязвимости патчатся автоматически. Эксплойты генерируются для регрессионного тестирования.

Mutagen против традиционных фаззеров

Как это работает

Mutagen выполняет полностью автономный 5-фазный цикл охоты на нулевые дни:

graph LR
    A["Phase 1\nAI Code Analysis"] --> B["Phase 2\nCompilation"]
    B --> C["Phase 3\nAgentic Fuzzing"]
    C -->|"Crash Found"| D["Phase 4\nAuto-Patch + Exploit"]
    C -->|"No Crash"| C2["Agentic Retry\n(learns from output)"]
    C2 --> C
    D --> E["Phase 5\nPatch Verification"]

    style A fill:#1a1a2e,stroke:#00ccff,color:#00ccff
    style B fill:#1a1a2e,stroke:#00ccff,color:#00ccff
    style C fill:#1a1a2e,stroke:#ff4d4d,color:#ff4d4d
    style C2 fill:#1a1a2e,stroke:#ffb84d,color:#ffb84d
    style D fill:#1a1a2e,stroke:#00ff88,color:#00ff88
    style E fill:#1a1a2e,stroke:#00ff88,color:#00ff88

Возможности

• Анализ на базе ИИ — Понимает семантику кода и цепочки вызовов AST, а не просто случайные бит-флипы
• Предварительная верификация типа находки — Разрешает раскрытие макросов #define в заголовках и приведения 64-битных size_t до триажа для устранения исторических ложных срабатываний
• Токен-эффективная разведка угроз — Ранжирует сигнатуры CVE/CWE по оценке CVSS и дедуплицирует кандидаты для минимизации потребления токенов LLM-промптами
• Универсальный проход ремонта бинарников — Динамическая инспекция магических байтов (\x89PNG, \x7fELF, PK\x03\x04, MZ) и автоматизированный ремонт CRC32/заголовков для бинарников образов, архивов, системных ELF и ядерных PE

• Изолированная песочница в контейнерах — Запускает фаззинг внутри изолированных контейнеров Docker (--network=none) с ограничениями CPU/памяти и защитой хоста
• Агентские повторные попытки — Обучается на состоянии выполнения stdout/stderr для обхода логики аутентификации и сложных рукопожатий
• Автопатчинг и верификация — Генерирует безопасные патчи на C и математически доказывает исправление, атакуя пропатченный бинарный файл
• Генерация PoC эксплойта — Синтезирует автономные Python-скрипты для регрессионного тестирования
• Интерактивные HTML и структурированные JSON-отчёты — Дашборды для руководства и JSON-отчёты с полными аннотациями верификации типов и метаданными контейнеров
• Мульти-LLM движок — Нативная поддержка Gemini, Anthropic Claude, OpenAI и локальных моделей Ollama
• Безголовая декомпиляция бинарников — Интеграция с Ghidra для декомпиляции и фаззинга бинарных файлов без исходного кода
• Аудит цепочки поставок и вредоносного ПО — Обнаруживает бэкдоры, утечки учётных данных, циклы шифрования (ransomware) и C2-импланты
• Локальный конфиг .env — Хранит провайдера, модель и API-ключи в локальном файле конфигурации
• CI/CD интеграция — Шаблон GitHub Actions workflow для автоматизированного фаззинга при каждом pull request

Поддерживаемые классы уязвимостей

Быстрый старт

Предварительные требования

• Python 3.10+
• C-компилятор — GCC, MinGW или TCC (в комплекте)
• API-ключ — Получите бесплатный ключ Gemini (или используйте OpenAI/Ollama)

Установка

# Clone
git clone https://github.com/Bunny-sysd/mutagen.git
cd mutagen

# Install
pip install -e .

# Set your API key
export GEMINI_API_KEY="your_key_here"          # Linux/macOS
$env:GEMINI_API_KEY="your_key_here"            # Windows PowerShell

Конфигурация окружения (.env)

Создайте файл .env в корне проекта, чтобы не передавать флаги каждый раз:

```markdown
# Default provider (gemini, openai, or ollama)
MUTAGEN_PROVIDER=gemini
MUTAGEN_MODEL=gemini-2.5-flash

# API Keys
MUTAGEN_API_KEY=your_key_here

# Alternatively, provider-specific keys:
# GEMINI_API_KEY=your_gemini_key
# OPENAI_API_KEY=your_openai_key

Запуск

# Fuzz a single source-code target
mutagen --target targets/01_buffer_overflow.c

# Fuzz a compiled binary (requires Ghidra)
mutagen --target path/to/binary.exe --binary

# Run the fuzzer in Multi-Agent Swarm Mode (recommends: agents mode)
mutagen --target targets/22_asyn_signal_uaf.c --mode agents

# Run with more AI payloads
python -m mutagen --target targets/01_buffer_overflow.c --max-payloads 5

# Fuzz ALL targets automatically
python run_all.py --max-payloads 3

Результаты

Mutagen создаёт: - JSON-отчёт о падении в crashes/ - Интерактивный HTML-отчёт в crashes/ - 🩹 Пропатченный C-код в patches/ - Python-скрипт эксплойта в exploits/

Профили сканирования

Mutagen поддерживает три специализированных режима сканирования, выбираемых через --profile:

# Default — finds classic memory safety bugs
mutagen --target targets/01_buffer_overflow.c --profile legacy-audit

# Supply-Chain — finds backdoors, credential leaks, unauthorized sockets
mutagen --target third_party_lib.c --profile supply-chain

# Malware Triage — identifies ransomware, keyloggers, C2 implants
mutagen --target suspicious_binary.exe --binary --profile malware-triage

Фаззинг бинарников (Ghidra)

Mutagen может фаззить скомпилированные бинарники без исходного кода, интегрируясь с Ghidra:

# Decompile and fuzz a compiled binary
mutagen --target path/to/program.exe --binary

Ghidra запускается в безголовом режиме для декомпиляции бинарника в C-псевдокод. Mutagen затем передаёт это ИИ со специальной контекстной заметкой об именах переменных в декомпилированном коде, чтобы анализ оставался точным.

Поддерживаемые LLM

# Use Anthropic Claude 3.5 Sonnet
mutagen --target targets/01_buffer_overflow.c --provider claude --model claude-3-5-sonnet-latest

# Use OpenAI GPT-4o
mutagen --target targets/01_buffer_overflow.c --provider openai --model gpt-4o

# Используйте локальный Ollama (API-ключ не нужен!)
mutagen --target targets/01_buffer_overflow.c --provider ollama --model llama3.2### Удаление цензуры у локальных LLM (поддержка Heretic)

При использовании локальных моделей через Ollama для поиска уязвимостей и генерации эксплойтов стандартные модели иногда отказываются выполнять запросы из-за выравнивания безопасности.

Для решения этой проблемы мы рекомендуем использовать Mutagen вместе с **[Heretic](https://github.com/p-e-w/heretic)** — инструментом с открытым исходным кодом, который использует **направленную аблацию (аблитерацию)** для автоматического удаления цензурных garde-rails из локальных трансформерных моделей (например, Llama, Qwen, Mistral).

1. Склонируйте и установите Heretic:
   ```bash
   git clone https://github.com/p-e-w/heretic.git
   cd heretic
   pip install -r requirements.txt
   ```
2. Запустите автоматический оптимизатор Heretic на ваших локальных весах модели для аблятерации векторов отказа, сохраняя интеллект и способности модели к рассуждению.
3. Импортируйте нецензурированную модель в Ollama и запустите Mutagen:
   ```bash
   mutagen --target targets/01_buffer_overflow.c --provider ollama --model your-abliterated-model
   ```

### Совместимость с корпоративными сетями

Mutagen создан для надежной работы в корпоративных и энтерпрайз-средах:
- **Только HTTP/1.1** — отключает HTTP/2, чтобы избежать зависаний TLS-прокси за брандмауэрами глубокого инспектирования пакетов
- **Быстрый таймаут подключения** — завершается с ошибкой менее чем за 5 секунд вместо бесконечного ожидания
- **Автоматический офлайн-режим** — если API заблокирован или превышен лимит запросов, Mutagen бесшовно переключается на традиционное фаззинг на основе мутаций, чтобы ваш пайплайн никогда не останавливался

---

## CI/CD Интеграция

Mutagen поставляется с готовым к использованию workflow для GitHub Actions в [`.github/workflows/mutagen-action.yml`](https://github.com/Bunny-sysd/mutagen/blob/master/.github/workflows/mutagen-action.yml):

```yaml
# Автоматически тестирует каждый PR — выявляет сбои до слияния
on: [pull_request]

Это позволяет автоматически обнаруживать новые уязвимости в тот момент, когда разработчик открывает PR — тот же подход, который используют лучшие команды безопасности в крупных технологических компаниях.

⚠️ Безопасность песочницы в CI/CD: При запуске в CI или неинтерактивных средах (CI=1 или non-TTY), Mutagen строго требует работающий Docker-демон. Непесочничное выполнение на хосте строго блокируется в CI-режиме и немедленно прерывается с кодом выхода 1, даже если установлены MUTAGEN_ALLOW_UNSANDBOXED=1 или --no-sandbox.## Структура проекта

mutagen/
├── mutagen/               # Core Python package
│   ├── cli.py             # Command-line interface
│   ├── core.py            # 5-phase fuzzing orchestration
│   ├── compiler.py        # C compilation + crash handler injection
│   ├── executor.py        # Payload execution + crash detection
│   ├── reporter.py        # JSON/HTML report generation
│   ├── models.py          # Pydantic payload schemas
│   └── engines/           # LLM provider integrations
│       ├── base.py        # Abstract engine interface
│       ├── gemini.py      # Google Gemini (with resilient error handling)
│       ├── openai_engine.py # OpenAI GPT
│       └── ollama.py      # Local Ollama
├── targets/               # Intentionally vulnerable C programs (20+ CVE targets)
├── tests/                 # Unit test suite (130+ tests)
├── docs/                  # Documentation & architecture
├── .github/workflows/     # CI/CD GitHub Actions
├── pyproject.toml         # Python packaging config
└── run_all.py             # Batch fuzzer for all targets

Тестирование

# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run all tests
pytest tests/ -v

# Run with coverage
pytest tests/ -v --cov=mutagen

# Lint
ruff check mutagen/

Участие в разработке

Вклад приветствуется! Смотрите CONTRIBUTING.md для руководств.

Простые способы помочь: - Добавить новые уязвимые C-таргеты в targets/ - Добавить новые интеграции LLM-движков - Улучшить документацию - Сообщить об ошибках или запросить функции

Лицензия

Этот проект лицензирован под MIT License.

Создано Bunny-sysd
_{Если Mutagen помог вам, поставьте звезду}

```