本文介绍一个面向 AI Agent/移动安全研究者 的安卓反编译器 ASC，目前它中稿了 BlackHat EU 2026 Arsenal，可通过 pip install droidasc 安装使用

后Agent时代，AI分析取代了大部分工程化的静态分析理论，并以惊人的速度统治了代码分析领域，但现有的反编译引擎仍然面向人类，从产物中构建达数GB的CFG, AST, Xrefs…，但Agent需要的仅仅是代码（Agent only wantS Code），我们采用了极端的懒加载策略并利用R8编译器的优化原语，编写了Agent友好的极速反编译引擎。

目前的性能测试中，ASC 在 300MB 量级的 APK 中进行全局交叉索引搜索仅用 1.79 秒， 50MB 量级 APK 仅耗时 493 毫秒。详细可见github链接中的测试视频

参考：af9K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6y4c8K6p5&6x3K6N6Q4x3V1k6m8f1@1x3`.

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就我个人而言，ASC即使在性能差劲的电脑上也可以并行分析数十个APK，这让我完全抛弃了JADX MCP，我做了个实验：

使用Codex Agent + ASC对某个厂商的手机进行分析，并且在几乎没有人工干预的情况下运行了2天（从9月16号到9月18日），Agent自动将设备上所有UID=1000的apk/jar/apex（近100个文件，大部分文件至少有50~100mb大）全部拖出，并使用ASC自动分析，最终我发现了这个设备的一个RCE，一个System UID任意文件写，两个可直接利用的ROOT漏洞，一个受限的ROOT漏洞，一个受到Selinux限制的ROOT漏洞。这个结果令我十分惊讶！

试想一下，如果我使用JADX MCP，一个apk就要有一个JADX实例，每个JADX几乎会占用我电脑一半以上的内存，别说是2天，就是一个月也别想把100个文件分析完

ASC 的首个版本目前由 Python 编写，方便二次定制与修改，可通过pip安装：pip install droidasc

rust版本正在开发，初始版本可见ASC的rust分支

Benchmark

GUI

我的许多朋友目前正在使用ASC大批量地扫描各个厂商的App漏洞，并且都收获了不少成果。

值得一提的是，我的其中两个朋友D***以及L***c（ID脱敏）在服务器上建立了自动化流水线，并且持续地拉取了超过200个APK并使用ASC进行大规模扫描，正在尝试穷尽大部分厂商的所有可挖掘的App漏洞。

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