Tous les mardis soir, c’est la même chose dans le petit monde de la cybersécurité : Microsoft balance ses patches, et dès le mercredi matin, c’est la ruée vers l’or pour les experts sécu. Bienvenue dans l’univers déjanté de l’Exploit Wednesday, où des chercheurs du monde entier se transforment en cyber-archéologues pour y déterrer les vulnérabilités avant que les méchants ne s’en emparent afin de coder des exploits.

Et un nouvel outil vient de débarquer pour pimenter cette course folle : Diffrays .

Imaginez… il est 3h du matin, on est mercredi et pendant que vous dormez tranquillement, des milliers de chercheurs en sécurité sont déjà en train de comparer frénétiquement les binaires de Windows fraîchement patchés avec leurs versions vulnérables.

Pourquoi est-ce qu’ils font ça ? Hé bien c’est parce que chaque seconde compte. L’IA a réduit de 40% le temps nécessaire pour identifier une vulnérabilité à partir d’un patch et ce qui prenait des jours prend maintenant des heures, notamment aux cybercriminels, du coup, la course s’est transformée en sprint.

Et c’est là que Diffrays entre en scène. Cet outil, conçu par pwnfuzz, fait ce qu’on appelle du “patch diffing”. Pour les non-initiés, le patch diffing, c’est l’art de comparer deux versions d’un programme pour trouver ce qui a changé. Un peu comme comparer deux photos pour jouer au jeu des 7 différences, sauf que là, on cherche des bugs qui valent potentiellement des millions.

Pour cela, Diffrays utilise IDA Pro et sa nouvelle IDA Domain API pour extraire le pseudocode des fonctions et les comparer de manière structurée. Et ce n’est un vulgaire comparateur de texte…non… Diffrays génère en fait une base de données SQLite complète avec toutes les différences trouvées, et lance même un serveur web local pour naviguer dans les résultats. Vous tapez diffrays diff old.exe new.exe, puis diffrays server --db-path results.sqlite, et hop, vous avez une jolie interface web sur http://localhost:5555 pour explorer ces changements.

Grâce à cet outil, chacun peut savoir exactement comment Microsoft corrige ses bugs. Prenez par exemple l’analyse du driver Clfs.sys montrée dans la documentation de Diffrays . Les chercheurs ont téléchargé deux versions du driver. La première vulnérable (10.0.22621.5037) et la seconde patchée (10.0.22621.5189) puis ont laissé Diffrays faire son travail… Et en quelques minutes, l’outil a identifié exactement quelles fonctions avaient été modifiées et comment.

Évidemment, Diffrays n’est pas seul sur ce marché juteux. Google a son BinDiff , il y a aussi Diaphora, et maintenant même des outils boostés à l’IA comme DeepDiff qui convertissent le code en “embeddings” (des représentations mathématiques) pour trouver des similarités. Mais Diffrays a un avantage, il est open source, gratuit, et surtout, il est conçu spécifiquement pour la recherche. Pas de conneries marketing, juste du code qui fait le taf.

D’ici 2026 , les experts prédisent que le patch diffing assisté par IA sera la norme dans toutes les red teams et programmes de bug bounty. On parle même de plateformes de diffing en temps réel avec des bases de données de vulnérabilités crowdsourcées.

Voilà, donc si vous voulez vous lancer dans ce genre d’analyses comparatives de binaires, sachez que Diffrays est sur GitHub , et qu’il est prêt à transformer vos mercredis matins en séances de fouilles intensives. Et n’oubliez pas… avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité ! Sinon, c’est la zonzon, comme pour Sarko !

Si vous aimez faire un peu de reverse engineering, et que souvent, vous galérez à déchiffrer du code assembleur qui ressemble à des hiéroglyphes, alors voici un outil qui devrait vous plaire. Développé par les frenchies Louis Gauthier et Clément Florval, DecompAI transforme vos sessions d’analyse de binaires en conversations parfaitement naturelles pour décortiquer vos binaires.

Avec DecompAI, c’est terminé le jonglage permanent entre différents outils tels que Ghidra pour décompiler, GDB pour débugger, objdump pour désassembler, ou radare2 pour analyser. Cette fragmentation vous oblige à maintenir mentalement le contexte entre les applications, ça ralentit votre workflow et ça multiplie les risques d’erreur. Du coup, cette approche conversationnelle a son intérêt car au lieu de mémoriser des dizaines de commandes cryptiques, vous décrivez simplement vos besoins en langage naturel du genre : “Décompile-moi la fonction main”, “Montre-moi les strings intéressantes” ou “Analyse cette fonction suspecte”. L’agent DecompAI orchestre alors automatiquement les bons outils avec les paramètres appropriés.