Frida 是非常灵活的 Hook 框架，支持多平台。
在这里就不过多介绍了，详细可以参看官网：https://frida.re/
使用 Frida也挺长时间了，结合平时实战的经验，系统的梳理了一下开发环境、调试环境、整合的常用脚本和新特性分享给大家，在这里抛个砖。

一开始使用 frida 时，直接写个 js 脚本然后注入就完事了，优点是快捷方便，缺点也很明显就是 hook 代码写多了都挤在一个 js 里冗长，事后阅读起来比较费事，也不利于模块化和代码复用。
TypeScript + npm 的方式搭建 frida 开发环境，使得在用 IDE 编写 frida 时可以有代码补全提示同时 TypeScript 又能使开发更容易达到模块化，代码复用更方便。

Frida 使用 TypeScript， 环境的搭建很简单。

用 pycharm 打开构建好环境的工程，编写 frida ts 脚本已经可以看到代码补全提示了。

将上面生成的目标文件 _agent.js 注入到目标进程即可。

能愉快的单步调试 frida 的 js 脚本，可以方便不少。

首先运行 frida 脚本

或者

启动后会回显 Inspector 正在监听 9229 默认端口

打开 chrome://inspect, 点击 Open dedicated DevTools for Node

此时 debug 已经连接，切换至 Sources，按 Command + P 加载要调试的脚本，即可下断调试了。

添加调试器 Attaching to Node.js/Chrome，端口默认即可。Attach to 应选择 Node.js < 8 started with --debug， 下面的自动重连选项可选可不选。

触发断点需要在 debug 窗口切换到 script 选项卡，右键要调试的脚本，选择 Open Actual Source，在新打开的 Actual Source 窗口设置好断点后，需要再取消/启用一次所有断点作为激活，发现断点上打上对勾才真正可用了。

接下来就可以愉快的调试了

FridaContainer 整合了网上流行的和平时常用的 frida 脚本，为逆向工作提效之用。
该仓库已经申请了开源，地址：https://github.com/deathmemory/FridaContainer

整理了一些普通反调试的绕过或定位的方法。因为很多反调试的手段是通过读取各个状态文件，查找特征字符串来判断是否被调试，而读取文件内容又通常都用到了 fgets 函数，如此我们就直接 hook 此函数加入过滤规则就能过滤掉许多反调试检测。

例如：
/proc/<pid>/status 检测 TracerPid: 0 、 State: S (sleeping) 、 SigBlk: 0000000000001204 ，
/proc/<pid>/stat 检测 t (tracing stop)
/proc/<pid>/wchan 检测 SyS_epoll_wait 等

Hook fgets 后，触发时首先获取一下 LR 寄存器的值，保存一下现场，之后返回信息时可以把 LR 带出来，方便定位。然后调用原函数，对赋值的 buffer 进行过滤就可以了。

FridaContainer 调用：

小结：

当上面的方法无法绕过反调试时，可以再 Hook 一些常用的退出函数来定位反调点，比如 hook exit, kill ，再总结出一些其他过反调的方法，思路类似。

我们也在 FridaContainer 里面集成了 Frida 版的 JustTrustMe 来过 SSL Pinning 检测。

此部分代码主要借鉴了：https://codeshare.frida.re/@akabe1/frida-multiple-unpinning/

支持 20 种类库的SSL 验证绕过：

FridaContainer 调用：

小结：

主要的出发点就是想摆脱 Xposed 框架，调试时减少被检测的风险，要绕过检测只绕 Frida 一个就好了。

这里的 dump dex 是 dump 二代壳，通过 hook art so 的 art::DexFile::OpenCommon (_ZN3art7DexFile10OpenCommonEPKhjRKNSt3__112basic_stringIcNS3_11char_traitsIcEENS3_9allocatorIcEEEEjPKNS_10OatDexFileEbbPS9_PNS0_12VerifyResultE) dump 动态加载的 dex 文件。

通过 frida 动态加载自定义的 dex，在 dex 中实现类的枚举和主动加载，来尝试加载所有的类，使其触发 dex 动态加载，再通过之前的 hook ，将加载的 dex dump 下来。

FridaContainer 调用：

也有通过搜索内存的方式将 dex dump 出来 FRIDA-DEXDump

有时候遇到动态加载的 dex 又不是用的 application 的 loader ，Java.use 可能会提示找不到类，遇到这种情况可以用修改 java loader 的方式来应对。
比如遇到利用 InMemoryDexClassLoader 来加载内存中的 dex 时，可以 Hook 它，当其触发时先走原流程，让其动态加载 dex ，然后利用此时的 loader object 修改 Java.classFactory.loader，再使用 Java.use 来获取类就可以了，使用后记得恢复现场，否则会崩溃。

动态加载实例：

完整代码：

使用：

有时 dex 使用了一些非常规的动态加载方式，找 loader 定位起来也比较麻烦。假设我们只想调用某 jni 函数，看输入输出值的话，还可以用 frida java 反射的方式调用。

整体调用流程：

拼装Obj：

上面都是在反射调用的角度简单介绍了 staticVaMethod, vaMethod, constructor 的使用方法。

用 Frida 也可以实现 java 层的 trace 。
因为基于 Frida 框架，如果直接 trace 所有的类效率太慢，也容易崩溃。所以这里是以白名单的方式实现的。核心方法就是枚举所有类，按过滤名单，匹配需要 trace 的类，Hook 目标类的所有方法（可指定），在方法被调用时，将其入参和返回值记录下来。

核心逻辑：
遍历所有类，Hook 白名单中的类及方法。

调用方式：

具体实现：

通过 python/android/traceLogCleaner.py 脚本收集 trace 日志，将回传的日志按线程、格式化输出日志，并且对字节数组，尝试进行 string 和 hex 转换以方便搜索。

格式化 trace 效果：

单条日志：

小结：

优点：用 Frida 做 java 方法级的 trace ，优点就是方便、灵活、轻量级。
缺点：限于 Frida 框架，该方式效率较低，trace 方法过多容易崩溃，所以无法做全量 trace。
推荐用于轻量级的 Java 方法 trace 可以有效的定位核心算法。

利用 Frida 的 Java.vm.getEnv() 获取 JNIEnv 指针，再根据 jni 结构体函数偏移，可以获取到各个 jni 函数地址，之后就可以根据需要进行 Hook 了。
例如

核心逻辑：

应用：

返回效果

FridaContainer 调用：

此功能因功能比较固定、使用频率高，也单独拆出了一个仓库：https://github.com/deathmemory/fridaRegstNtv

这里参考了 jnitrace 做了简化和嵌入版。

具体实现：

因为有了上面的基础，使 Jni 的 trace 变得简洁了

因为性能问题，在信息收集时去除了 jnitrace 中的 Thread.backtrace 和 DebugSymbol.fromAddress 可能会造成线程阻塞的因素，对 trace 效果没有太多影响。

格式化日志输出效果：

FridaContainer 调用：

参考：jnitrace

小结：
jni 的 trace 做了速度上的优化，去除了一些线程阻塞的因素，使得在 jni 全量 trace 下也可以很好的运行。结合上面的 Java trace ，寻常难度的算法定位效率可以有一个很好的提高。

Stalker 部分的内容，bmax 大佬已经发了一篇贴子，大家可以跳转看一下。
地址：https://bbs.pediy.com/thread-264680.htm

参考：
AntiFrida

以上是我们对使用 Frida 经验的一些总结。在逆向工程里，个人认为有两个方面对逆向的提效是帮助非常大的，一个是 trace 一个是算法识别。而 Frida 在有了 Stalker 的加持下，这两个方面都可以实现。在轻量级和便捷性上，首选推荐。

FridaContainer：https://github.com/deathmemory/FridaContainer
fridaRegstNtv：https://github.com/deathmemory/fridaRegstNtv
以上两个仓库还请大佬们多多拍砖，提建议。
抛砖引玉，希望能和业界大佬多多交流。感谢。

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