Claude Opus 4.6がGhidra MCPを使って7分でゲーム認証をリバースエンジニアリング

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: March 18, 2026🔗 Source
Claude Opus 4.6がGhidra MCPを使って7分でゲーム認証をリバースエンジニアリング
Ad

『Command & Conquer』ゲーム向けのKirovサーバーエミュレーターに取り組む開発者が、GhidraのMCPサーバープラグインを使用してClaude Opus 4.6のリバースエンジニアリング能力をテストしました。このタスクには、Red Alert 3と同じSOAP APIとハードコードされた公開鍵検証を使用する『Kane's Wrath』の認証検証方法を見つけることが含まれていました。

セットアップとプロンプト

開発者はGhidraでクリーンなバイナリを開き、初期分析のみを実行し、次の内容を含むプロンプトでClaude Opus 4.6にタスクを与えました:

  • 16進形式の公開鍵
  • Red Alert 3が認証を処理する方法に関する情報
  • 他の人間のリバースエンジニアに提供するのと同じコンテキスト

使用されたGhidra MCPサーバープラグインはhttps://github.com/starsong-consulting/GhydraMCPからのものです。

結果

Claude Opus 4.6はリバースエンジニアリングタスクを約7分で完了しました。AIは以下のことを行いました:

  • 『Kane's Wrath』の検証方法を特定
  • 既存のRed Alert 3パッチ形式に基づいてパッチを作成
  • 発見したすべての関数、パラメーター、データ構造の名前を変更
  • コードに関数コメントを追加

『Kane's Wrath』向けの結果のパッチはhttps://github.com/sokie/cnc_game_proxy/blob/main/ra3-proxy/patch/RA3/PatchAuthKey.cpp#L123で確認できます。開発者は、cnconlineのような他のサーバーが公開鍵を置き換える一方で、彼らのアプローチはチェックをパッチして任意の鍵を許可し、理論的には任意のサーバーで動作するようにしていると指摘しました。

元々Red Alert 3のみをサポートしていたKirovサーバーエミュレータープロジェクトは、現在RA3、Generals、『Kane's Wrath』(近日公開予定)の自動マッチングサポートを含み、cnconlineのような一部のコミュニティお気に入りよりも多くの機能を備えています。

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

ローカルLLMで『Slay the Spire 2』エージェントを構築:学びと未解決課題
Use Cases

ローカルLLMで『Slay the Spire 2』エージェントを構築:学びと未解決課題

ある開発者が、KoboldCPP/Ollama経由でQwen3.5-27Bを使用して『Slay the Spire 2』をプレイするエージェントを構築し、状態ベースのツールルーティングやシングルツールモードなどの技術により、約10秒/アクション、約88%のアクション成功率を達成しました。一方で、プロンプトの一貫性やツール呼び出しの信頼性などの未解決問題も特定されています。

OpenClawRadar
ソロファウンダーがClaude Codeでニュース分析プラットフォームを構築:スケーリングとデバッグの教訓
Use Cases

ソロファウンダーがClaude Codeでニュース分析プラットフォームを構築:スケーリングとデバッグの教訓

CS学位を持たない単独創業者が、Python/FastAPI、PostgreSQL、Redis、React/TypeScriptを主にClaude Codeで使用して構築したニュース分析プラットフォーム「The Daily Martian」を開発しました。このプラットフォームは40以上のニュースメディアを分析し、各メディアが使用する説得手法を検出します。開発者は、コンテキストの喪失、データベース接続の問題、デバッグ戦略などの具体的な課題を共有しています。

OpenClawRadar
Claude Codeを使用してAI研究実験を12時間自動化する
Use Cases

Claude Codeを使用してAI研究実験を12時間自動化する

開発者がClaude Codeを使用して12時間連続で自動化されたAI研究実験を実施し、継続学習フレームワークを調整してモデルの選好検証器への適合度を最大化しました。システムは9回の実験を実行し、モデル崩壊のバグを修正、適合度を0%から100%に向上させました。

OpenClawRadar
自己改善型AIエージェントがプロセスの肥大化により停滞、設定の60%削除で解決
Use Cases

自己改善型AIエージェントがプロセスの肥大化により停滞、設定の60%削除で解決

開発者が自己改善型AIエージェントの性能が頭打ちになったと報告。プロセスの肥大化が進み、執筆パイプラインは10段階に増え、毎晩の研究では論文を読むよりもコンテキストの読み込み指示に多くの時間を費やしていた。解決策は、ルート設定を約60%削減し、執筆パイプラインを10段階から5段階に減らし、ドリームサイクルを再構築することだった。

OpenClawRadar