frida-reverse-analysis

Frida逆向与协议分析

 起因是第七期分享会，有师傅推荐这本书，正好自己在frida脚本上很欠缺，所以买来看看。重点是实操，和C++反汇编不一样，别懒！

0x00 安卓逆向环境搭建

htop：动态查看当前活跃的，占用高的进程。

jnettop：查看下载速度与对应的 IP。

 解锁OEM时会出现waiting for any device的情况，解决办法。刷机过程见P9。adb devices只有进入系统时才能看到，fastboot devices只有进入bootloader时才能看到。

 Kali NetHunter刷机：针对移动设备的安卓渗透测试平台。它主要修改安卓内核的内容，这些修改对日常使用无影响。最后使用链接下载SuperSU-2.82。对于用NetHunter刷完机无法被虚拟机发现的情况，看链接。

0x01 Frida Hook基础与快速定位

基础

frida基础

 两种操作模式：（1）CLI模式：通过命令行将js脚本注入到进程中。（2）RPC模式：通过py脚本间接完成js脚本的注入。本章重点关注CLI模式。

 两种操作App的方式：（1）spawn（调用）模式：将启动App的权利交给Frida来控制，即使目标App已启动，在使用Frida对程序进行注入时，还是会重新启动App并注入。frida -f就会调用spawn模式。（2）attach（附加）模式：在目标App已启动的前提下，利用ptrace原理注入程序进而完成Hook操作，默认以attach模式注入。

 注：ida attach调试程序时，无法以frida attach模式注入；但是当先进行frida attach模式注入后，可以使用ida attach调试（先后问题）。

 对于在App启动时执行的方法（so库的.init_array、.init_proc），使用spawn方式hook。而对于频繁运行的函数，可以使用attach方式hook。

 frida连接手机的两种模式：（1）usb数据线：使用adb链接，加入-U参数即可。（2）网络模式：adb链接，frida-server在运行时使用-l监听ip与端口，主机上的frida通过-H参数指定手机的ip和端口。

frida hook基础

 xposed使用java代码编写hook模块后，需要重启后才能使hook代码运行起来。而frida只需在手机上运行frida-server，然后在主机上将js脚本注入即可。frida注入成功后，即使脚本被修改，hook效果也能及时生效。

 针对显示->主动显示的钩取如下：

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// hello.js
function hook(){
    Java.perform(function(){
        // perform setting class
        var settings = Java.use("com.android.settings.DisplaySettings");
        // get class function
        var getMetricsCategory_func = settings.getMetricsCategory.overload();
        getMetricsCategory_func.implementation = function(){
            // this --> setting class
            // perform origin func
            var result = this.getMetricsCategory();
            console.log("getMetricsCategory called, result => ", result);
            return result;
        }
    })
}
function main(){
    hook();
}
setImmediate(main)

 之后运行：frida -U com.android.settings -l hello.js。

 注：

（1）所有针对java层函数的hook脚本必须处于Java.perform的包装中。

（2）Java.use获取指定类的handle后，使用类似于调用类静态方法的方式获得对应函数（上述代码中的settings.getMetricsCategory）。如果函数存在多个重载，还需要添加.overload(<signature>)获取指定函数。

 如下所示，subString函数有两个重载：String substring(int)与String substring(int, int)。我们只想要钩取substring(int)，如下所示：

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function hookSubString(){
    Java.perform(function(){
        var String = Java.use('java.lang.String')
        var subString_int_func = String.substring.overload('int')
        subString_int_func.implementation = function(index){
            var result = this.substring(index)
            console.log("substring called",'index =>',index,',result =>',result)
            return result
        }
    })
}

objection基础

 frida提供了API供用户自定义使用，在此基础上可以实现很多具体功能。而objection则是将各种常用功能整合并可在命令行使用的利器。在安卓中使用objection，可以快速完成内存、类与模块搜索、方法hook、打印参数等。

 以movetv.apk为例，通过jadx查看AndroidManifest.xml，获取到包名为com.cz.babySister。安装到手机上，并启动frida-server，之后运行：

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objection -g com.cz.babySister explore

 之后，就可以对进程进行操作：

（1）打印内存：可打印出内存中已加载类的相关信息，从而快速定位app中的关键类。

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android hooking list classes // 列出进程加载过的类
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android hooking search classes <pattern> // 列出加载的类名中包含<pattern>格式的类

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android hooking list class_methods <class_name> // 获取指定类中所有非构造函数的方法名

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（2）Hook函数：

 objection可以hook一个类中所有函数。

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android hooking watch class <class_name> // 钩取某个类中所有非构造函数

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// hook 指定函数
// classMethod 为方法名
// option 支持的参数有：--dump-args（函数执行时打印参数内容），--dump-return（打印返回值），--dump-backtrace（打印调用栈）
// overload 表示具体是哪个函数（函数可能有重载），如果没指定那么默认为所有重载的函数
android hooking watch class_method <classMethod> <overload> <option>

 下图就默认hook了所有setForegroundColor重载函数：

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 如果要指定钩取参数为int数组的setForegroundColor函数，那么就写为：

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android hooking watch class_method com.cz.babySister.view.Loading.setForegroundColor "[I" --dump-args --dump-return --dump-backtrace

（3）jobs：hook任务管理，android heap：用于操作内存中类的实例。这些略。

Hook快速定位

 逆向分析时遵循hook->主动调用->RPC，这是什么？即，协议分析的流程为：（1）用hook的方式确定关键业务逻辑的位置；（2）通过主动调用实现关键业务逻辑的调用；（3）通过RPC远程过程调用（python+js）的方式进行关键业务逻辑的批量调用。frida将hook工作成功地从xposed模块每次编译都需要重启的循环中解放出来。

关键类定位：基于trace的枚举

 DDMS（Dalvik Debug Monitor Server）是早期android studio中用于调试和监视 Android 设备和模拟器的工具。其中method trace功能可以获得一段时间内app执行的函数记录，但是，它有以下缺点：（1）要求app的debuggable为true。（2）会记录所有函数，包括系统函数。

 而frida无需处于debuggable状态，且支持跟踪指定类中的函数，支持跟踪特定类中的所有函数。在此节中，不直接编写frida脚本来进行trace，而是使用frida封装的可用于进行trace定位的工具。

objection trace

 以movetv.apk为例，首先搜索包含com.cz.babySister的类：

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android hooking search classes com.cz.babySister

 将输出保存为文件hook，并在每一行开头加入android hooking watch class，表示钩取所有与com.cz.babySister.xxx类相关的函数，如下所示：

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 通过如下命令，使用objection对所有com.cz.babySister.xxx类相关的函数进行钩取：

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objection -g com.cz.babySister explore -c hook.txt

 此时再触发我们所关心的业务逻辑，就能快速筛选出业务逻辑所在类的范围。

 注1：search classes是先获取所有已加载类，之后再筛选。因此，它可能无法涵盖应用中所有的类。因此，在hook之

前，要尽可能多的使用app，以求加载足够多的类。objection中trace的核心源码见P37。

 注2：如果app加壳，那么最好选择attach模式进行trace/hook。否则在应用还未启动时，真实的类还没有被释放。此时会报ClassNotFoundException错误，这是因为app的ClassLoader在运行时的切换问题所导致的。

ZenTracer

 具体见P39。

 总结一下，frida相比于DDMS，能够依据使用者的想法对执行函数进行跟踪，同时无需样本处于debuggable状态。但是，由于frida本身不太稳定，因此被测试的程序会经常崩溃。

关键类定位：基于内存的枚举

 当逆向者通过分析发现某些类可能是关键类时，可以通过对此关键类进行hook去验证分析的结果。相比于xposed，frida不仅不用重启，还支持对内存进程的漫游功能，即：能够通过Java.choose()在目标进程的java堆中寻找和修改已存在的java对象实例。这使得我们不仅能够对未执行的函数设置hook，还能对已经创建的实例进行操作。

 以OkHttp中的hook抓包进行介绍。OkHttp的核心是拦截器。一个完整的网络请求被拆分为多个步骤，每个步骤都由拦截器完成。拦截器由okhttp3.OkHttpClient类中的List成员_interceptors数组管理，此数组包含Client中的所有拦截器。那么，如果写一个打印日志的LogInterceptor拦截器，并添加到_interceptors数组中，就可以完成对所有数据包的抓取。

 如何做？通过Java.choose从内存中找到okhttp3.OkHttpClient的实例对象，并修改_interceptors数组内容，使得此数据包含我们刚才写的LogInterceptor拦截器，从而完成数据的抓包。

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// hookOkHttp3.js
function searchClient(){
    Java.perform(function(){
        var gson2 = Java.use("com.google.gson.Gson");

        // load CurlInterceptor dex
        Java.openClassFile("/data/local/tmp/muok2curl.dex").load();
        console.log("loading dex successful");
        const curlInterceptor = Java.use("com.moczul.ok2curl.CurlInterceptor");
        const loggable = Java.use("com.moczul.ok2curl.logger.Loggable");
        var Log = Java.use("android.util.Log");
        var TAG = "okhttpGETcurl";
        
        // register MyLogClass
        var MyLogClass = Java.registerClass({
            name: "okhttp3.MyLogClass",
            implements: [loggable],
            methods: {
                log: function(MyMessage){
                    Log.v(TAG, MyMessage);
                }
            }
        })
        const mylog = MyLogClass.$new();
        // get origin CurlInterceptor object
        var curlInter = curlInterceptor.$new(mylog);

        // load logging-interceptor.dex
        Java.openClassFile("/data/local/tmp/okhttplogging.dex").load();
        var MyInterceptor = Java.use("com.r0ysue.learnokhttp.okhttp3Logging");
        var MyInterceptorObj = MyInterceptor.$new();
        Java.choose("okhttp3.OkHttpClient", {
            onMatch:function(instance){
                console.log("1. find instance", instance)
                console.log("2. instance.interceptors():", instance.interceptors().$className);
                console.log("3. instance._interceptors:", instance._interceptors().value.$className);
                console.log("5. interceptors:", Java.use("java.util.Arrays").toString(instance.interceptors().toArray()));
                var newInter = Java.use("java.util.ArrayList").$new();
                newInter.addAll(instance.interceptors());
                console.log("6. interceptors:", Java.use("java.util.Arrays").toString(newInter.toArray()));
                console.log("7. interceptors:", newInter.$className);
                newInter.add(MyInterceptorObj);
                newInter.add(curlInter);
                instance._interceptors.value = newInter;
            }, onComplete:function(){
                console.log("Search complete");
            }
        })
    })
}

setImmediate(searchClient)

 上述代码中，myok2curl.dex负责具体拦截器的实现，okhttplogging.dex负责具体拦截器的实现。这样做的目的是为了避免将Java翻译成js的复杂工作。Java.openClassFile("xx").load()用于导入dex文件，在内存中注册一个类，当然也可以使用Java.registerClass完成。

 注：objection的插件WallBreaker，可以快速定位类中所包含的属性与函数，也可以直接通过对象的句柄获取所在类中所有属性的值。其基本原理就是使用Java.choose对内存中对象进行搜索，然后通过对对象的句柄进行反射，从而获得相应成员与函数。

 frida也可以在native层进行hook。以脱壳为例，hexdump工具的核心原理是在目标进程的内存空间中遍历搜索包含DEX文件特征的数据，匹配成功则将dex dump出来，它主要使用了frida的Memory.scanSync函数。hexdump仅仅能够解决一代整体加固，对于二代抽取加固，有工具frida_fart。其通过hook app运行过程中的native函数，即LoadMethod函数（此函数处于加载与执行dex文件的ART虚拟机中），利用此函数的参数，可以获得加载的java函数所在的dex文件与函数代码。

0x02 Frida脚本开发之主动调用与RPC入门

 之前的内容讲了如何定位到算法的关键函数，之后我们就需要反复调用此函数，以进行调试，了解此函数真正的程序逻辑。但是如果按部就班的进行调用，函数传入的参数往往是变化的。因此，就需要主动调用，即：目标函数的参数是可控的。远程过程调用（RPC）（就是python脚本的frida）也是与主动调用一起使用的一种技术。

 之前说过Frida调试的3板斧：（1）Hook定位关键逻辑；（2）主动调用构造参数进行利用；（3）RPC导出结果进行规模化利用。Frida实际上是基于Python和JS的进程级Hook框架，其中JS承担Hook函数的工作，Python相当于提供给外界的绑定接口，使用者可通过Python将JS脚本注入到进程中。其中，官方提供了frida-python来进行远程过程调用。

python实现frida注入的基本知识

获取设备

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import frida

# 获取 usb 链接设备
device = frida.get_usb_device()
print(device)
# 获取网络设备
device = frida.get_device_manager().add_remote_device('192.168.75.1:6666')
print(device)

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 获取到设备后，实现进程注入同样有spawn（重新启动app）与attach（附到已启动的app）。如下所示：

注入进程-两种方式

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import time
import frida
# spawn 注入进程，注意此时 spawn 的参数是 list 类型
pid = device.spawn(["com.android.settings"])
# 唤醒进程
device.resume(pid)
# 等待进程被完全唤起
time.sleep(1)
session = device.attach(pid)

# attach 注入进程
session = device.attach("com.android.settings")

 成功注入进程后，之后要进行hook脚本的注入，实际上就是将js脚本作为字节流通过frida提供的api加载到相应进程的session中。

hook脚本注入

方式1：js字符串

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# 读取 hook 脚本内容
script = session.create_script("""
                               
setImmediate(Java.perform(function(){
    console.log("hello python frida");
}))
                               
""")
# 将脚本加载到进程空间中
script.load()

方式2：js文件

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with open("hook.js") as f:
	script = session.create_script(f.read())
script.load()

rpc学习

 学习rpc实际上是学习js脚本与python进行交互的方式。rpc脚本示例如下，功能主要是打开settings，并调用两个函数：

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# 导入 print 函数
from __future__ import print_function
from frida.core import Session

import frida
import time                                                         

device = frida.get_usb_device()

pid = device.spawn(["com.android.settings"])

device.resume(pid)
time.sleep(1)
session = device.attach(pid)

script = session.create_script("""
rpc.exports = {
    hello: function(){
        return 'Hello';
    },
    failPlease: function(){
        return 'oops';
    }                            
};
""")

script.load()
# 获取 rpc 导出函数
api = script.exports
# 执行导出函数
print("api.hello() => ", api.hello())
print("api.fail_please() => ", api.fail_please())

 调用结果如下：

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 注意js脚本中带大写字母的导出函数变成了小写加下划线的形式，例如failPlease变为fail_please。可以这么说，rpc介绍了在python中主动调用js中函数的方式。下面再来介绍js主动向python发送数据的方式：

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from __future__ import print_function

import sys
import frida
import time

def on_detached():
    print("on_detached")

def on_detached_with_reason(reason):
    print("on_detached_with_reason:", reason)

def on_detached_with_varargs(*args):
    print("on_detached_with_varargs:", args)

device = frida.get_usb_device()
pid = device.spawn(["com.android.settings"])
device.resume(pid)
time.sleep(1)
session = device.attach(pid)

print("attached")
# 注入分离响应函数，当停止 frida-server 时会调用下面 3 个函数
session.on('detached', on_detached)
session.on('detached', on_detached_with_reason)
session.on('detached', on_detached_with_varargs)
sys.stdin.read()

 上述两个脚本是frida-python给出的两个简单的例子，js还可以用过send函数向python脚本发送数据。frida-python还包括：（1）child_gating.py：子进程注入；（2）bytecode.py：将脚本编译为字节码然后再加载脚本；（3）inject_library文件夹：手动向进程中注入一个动态库。等等。

 这对于之前的ZenTracer项目，其真实用于Hook的代码只有traceClass函数，剩下的部分都是js与python之间的数据传递，主要是：通过send将js中的数据传输到python用于接收数据的FridaReceive函数中。

 注：frida中session.on、script.on、device.on的区别？

  • session.on：这个方法用于在Frida会话（Session）对象上注册事件处理程序。Frida会话是与目标应用程序通信的主要接口。通过session.on方法，可以注册多种类型的事件处理程序，如detached（会话与目标应用程序断开连接时触发）和message（接收到来自目标应用程序的消息时触发）等。
  • script.on：这个方法用于在Frida脚本（Script）对象上注册事件处理程序。Frida脚本是在目标应用程序中执行的用户定义代码。通过script.on方法，可以注册多种类型的事件处理程序，如message（接收到来自目标应用程序的消息时触发）和destroyed（脚本被销毁时触发）等。
  • device.on：这个方法用于在Frida设备（Device）对象上注册事件处理程序。Frida设备是与目标设备或模拟器通信的接口。通过device.on方法，可以注册多种类型的事件处理程序，如spawned（目标应用程序被启动时触发）和output（设备的输出消息时触发）等。

frida java层主动调用与rpc

 以demoso1工程为例，此工程中存在两个native函数，在应用打开后被循环调用。其中method01是静态函数，对输入进行加密并返回，method02是成员函数，对密文解密并返回。其java层声明如下：

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 注：如果native函数是静态注册的，那么so层最终生成的函数是以Java_开头的导出函数。然而此静态注册方式不安全，因此用RegisterNatives()函数对上述两个函数进行了动态注册，以加强安全性。注册过程如下：

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 运行日志如下：

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 首先使用上一章介绍的objection工具来注入目标进程，以确定method01与method02的签名与调用情况。

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// 使用 objection 注入到进程
objection -g com.example.demoso1 explore
// 获取 com.example.demoso1.MainActivity 中所有非构造函数的方法名
android hooking list class_methods com.example.demoso1.MainActivity 
// 钩取 com.example.demoso1.MainActivity 中所有非构造函数
android hooking watch class com.example.demoso1.MainActivity

 函数签名如下：

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 调用情况如下：

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 可以看出，此程序主动调用了method01。之后，我们就要写hook脚本，从而对此函数进行主动调用。主动调用最重要的是参数的构造，主动调用其实就是构造和hook时使用的参数类型一致的参数。首先，编写invoke.js如下：

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function hook(){
    Java.perform(function(){
        var MainActivity = Java.use("com.example.demoso1.MainActivity");
        MainActivity.method01.implementation = function(str){
            // hook active call
            var result = this.method01(str);
            console.log("str =>", str);
            console.log("result =>", result);
            return result;
        }
    })
}

 当注入并调用Hook函数时，结果如下所示：

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 重写一下invoke.js，目的是调用method01函数，并对xcl进行加密：

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function invokeMethod01(){
    Java.perform(function(){
        var MainActivity = Java.use("com.example.demoso1.MainActivity");
        var javaString = Java.use("java.lang.String");
        var plaintext = "xcl";
        var result = MainActivity.method01(javaString.$new(plaintext));
        console.log("plaintext =>", plaintext);
        console.log("result =>", result);
    })
}

 结果如下所示：

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 刚才的method01是静态函数，这类函数的主动调用只需要获得对应类的句柄。而对于一般的函数method02来说，这样调用就会出错，因为此函数需要通过实例进行调用，而不是一个类句柄。而之前学过，Java.choose()能够在内存中获取实例，因此对method02的主动调用脚本如下所示：

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function invokeMethod02(){
    Java.perform(function(){
        Java.choose("com.example.demoso1.MainActivity",{
            onMatch:function(instance){
                var javaString = Java.use("java.lang.String")
                var ciphertext = "0646275a2d4a4e00a36c8b909a405f25"
                // instance is com.example.demoso1.MainActivity's instance
                var result = instance.method02(javaString.$new(ciphertext))
                console.log("ciphertext =>", ciphertext)
                // result = xcl
                console.log("result =>", result)
            }, 
            onComplete(){}
        })
    })
}

 结果如下所示：

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 测试好主动调用后，下一步就是rpc（python脚本调用js中的函数）。此时需要将主动调用提供为外部接口，需要两步：

（1）将主动调用参数配置为js函数的参数并将主动调用的结果返回，以方便外部自定义参数进行主动调用，更改后的代码如下所示：

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（2）将这两个主动调用的函数导出，最终export.js如下所示：

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// export.js
rpc.exports = {
    method01:invokeMethod01,
    method02:invokeMethod02
}

function invokeMethod01(plaintext){
    var result;
    Java.perform(function(){
        var MainActivity = Java.use("com.example.demoso1.MainActivity");
        var javaString = Java.use("java.lang.String");
        result = MainActivity.method01(javaString.$new(plaintext));
        console.log("plaintext =>", plaintext);
        console.log("result =>", result);
    })
    return result;
}

function invokeMethod02(ciphertext){
    var result;
    Java.perform(function(){
        Java.choose("com.example.demoso1.MainActivity",{
            onMatch:function(instance){
                var javaString = Java.use("java.lang.String")
                // instance is com.example.demoso1.MainActivity's instance
                result = instance.method02(javaString.$new(ciphertext))
                console.log("ciphertext =>", ciphertext)
                console.log("result =>", result)
            }, 
            onComplete(){}
        })
    })
    return result
}

 到此，rpc中js部分完成，此时再写一个Python外部调用的脚本invoke.py，如下所示：

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# invoke.py
import time
import frida
import json

# define error handler
def my_message_handler(message, payload):
    print(message)
    print(payload)

# connect to frida-server
device = frida.get_usb_device()

# run demo01
pid = device.spawn(["com.example.demoso1"])
device.resume(pid)
time.sleep(1)
session = device.attach(pid)

# load script
with open("export.js") as f:
    script = session.create_script(f.read())

# call message handler
script.on("message", my_message_handler)
script.load()
# get export function list
api = script.exports

ciphertext = api.method01("xcl")
print("method01 => encode_result: " + ciphertext)
print("method02 => decode_result: " + api.method02(ciphertext))

 运行结果如下所示：

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 再丰富一下上述代码，使其能够通过浏览器访问批量调用：

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# invoke_flask.py
from flask import Flask, request
import json
app = Flask(__name__)

import time
import frida
import json

# define error handler
def my_message_handler(message, payload):
    print(message)
    print(payload)

# connect to frida-server
device = frida.get_usb_device()

# run demo01
pid = device.spawn(["com.example.demoso1"])
device.resume(pid)
time.sleep(1)
session = device.attach(pid)

# load script
with open("export.js") as f:
    script = session.create_script(f.read())

# call message handler
script.on("message", my_message_handler)
script.load()

# data encrypt
@app.route('/encrypt', methods=['POST'])
def encrypt_class():
    data = request.get_data()
    json_data = json.loads(data.decode('utf-8'))
    postdata = json_data.get("data")
    res = script.exports.method01(postdata)
    return res

# data decrypt
@app.route('/decrypt', methods=['POST'])
def decrypt_class():
    data = request.get_data()
    json_data = json.loads(data.decode('utf-8'))
    postdata = json_data.get("data")
    res = script.exports.method02(postdata)
    return res

if __name__ == "__main__":
    app.run()

 启动之后，运行：

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curl -X POST http://127.0.0.1:5000/encrypt -H "{Content-Type:application/json}" -d '{"data":"xcl"}'

 注：-X指定http请求的方法，-H指定http请求的头部，-d指数据体。

 运行结果如下：

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 如果进一步想要将rpc变成批量化集群调用，则可以部署到服务器上。但是需要考虑手机性能、frida版本的稳定性、网络状况等。使用siege压力测试工具进行测试：

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siege -c10 r100 "http://127.0.0.1:5000/encrypt POST < encrypt.json"
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// encrypt.json
{"data":"xcl"}

 注：-c10代表并发数为10，-r100代表重复次数为100。结果如下所示：

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 这个速率还可以。对于method02而言，由于其中有Java.choose()，且此操作非常耗时，因此会降低method02调用的速度。为什么此操作耗时？因为每次调用Java.choose都会在内存中重新搜索实例。

 我们改进如下：将对象始终保存在程序的外部全局变量中，这样每次调用method02的时候不至于重新寻找。

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 但是这利用了app的特殊性，即app不会退出（一直循环调用method01与method02），且调用的函数处于MainActivity中，即只要app不退出，MainActivity就会一直存在于内存中。那么，如果在其他app中，对象被系统进行垃圾回收了怎么办？这就需要下一节知识：Native层的主动调用。

frida native层函数的主动调用

 虽然method01与method02分别是static与成员函数，但是他们都是native层的。这样的话，我们可以直接在native层进行主动调用，而无需考虑对象是否被回收的问题。Ok，那我们要完成native层的主动调用。继续三板斧。

（1）找到java函数在native层对应的函数符号，并以此找到函数地址。此时分为两种情况：

 （a）静态注册的jni函数，其函数符号为Java_<类名>_<函数名>，例如stringFromJNI，此时hook脚本为：

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function hookmethod(){
    var method01 = Module.findExportByName('libnative-lib.so', 'Java_com_example_demoso1_MainActivity_stringFromJNI')
    Interceptor.attach(method01, {
        onEnter:function(args){
            // do something
        },
        onLeave:function(retval){
            // do something
        }
    })
}

 如果不确定函数的符号，可以通过Objection来查看导出的函数列表：

  • 查看此时运行的app名称：

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  • 使用 objection 注入到进程。
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objection -g com.example.demoso1 explore
  • 列出libnative-lib.so模块中的导出函数。
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// 列出so模块中的导出函数
memory list exports libnative-lib.so

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 （b）使用RegisterNatives来进行动态注册的函数，例如method01与method02，可以使用frida_hook_libart项目中的hook_RegisterNatives.js脚本获取动态注册后函数所在的地址（注意由于实验版本的frida版本低，所以将脚本中的let改为var）。

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frida -U -f com.example.demoso1 -l hook_RegisterNatives.js --no-pause

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 可以发现method01的名称改为：_Z8method01P7_JNIEnvP7_jclassP8_jstring。

（2）写Hook脚本，并改写为主动调用。可以写hook脚本如下：

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function hook_native_method(method_name){
    var m = Module.findExportByName('libnative-lib.so', method_name)
    Interceptor.attach(m, {
        onEnter:function(args){
            // JNIEnv*
            console.log("args[0] =>", args[0])
            // jclass
            console.log("args[1] =>", args[1])
            // jni function args
            console.log("args[2] =>", Java.vm.getEnv().getStringUtfChars(args[2], null).readCString())
        },
        onLeave:function(retval){
            console.log("result =>", Java.vm.getEnv().getStringUtfChars(retval, null).readCString())
        }
    })
}
function hookmethod01(){
    hook_native_method("_Z8method01P7_JNIEnvP7_jclassP8_jstring");
}

 结果如下：

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 实际上，书中使用frida_hook_libart项目时只给出了method01在libnative-lib.so中的偏移量offset，此时脚本改为：

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function hook_native_method(addr){
    Interceptor.attach(addr, {
        ...
    })
}
function hookmethod01(){
    var base = Module.findBaseAddress('libnative-lib.so');
    var method01_addr = base.add(offset)
    hook_native_method(method01_addr);
}

 注：为什么要用Java.vm.getEnv().getStringUtfChars？这是因为Java中的string参数到native层变成了Jstring对象。

 上述脚本并没有涉及函数的主动调用，因为在脚本中并没有主动调用原来的函数。如果主动调用函数的话，应该是这样：

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 因此，将上述脚本修改如下，这样程序调用method01时，就会执行替换后的逻辑：

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function hook_native_method(method_name){
    var m = Module.findExportByName('libnative-lib.so', method_name)
    // args is 3 pointer, ret is 1 pointer
    var addr_func  = new NativeFunction(m, 'pointer', ['pointer', 'pointer', 'pointer'])

    Interceptor.replace(m, new NativeCallback(function(arg1, arg2, arg3){
        // active call
        var result = addr_func(arg1, arg2, arg3)
        console.log("arg3 =>", Java.vm.getEnv().getStringUtfChars(arg3, null).readCString())
        console.log("result =>", Java.vm.getEnv().getStringUtfChars(result, null).readCString())
        return result
    },
    'pointer',
    ['pointer', 'pointer', 'pointer']
    ))
}
function hookmethod01(){
    hook_native_method("_Z8method01P7_JNIEnvP7_jclassP8_jstring");
}

 可改写为针对method01的主动调用，这样就可以主动调用native层的method01（最终形态）：

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function hook_native_method(method_name, data){
    var result = null
    var m = Module.findExportByName('libnative-lib.so', method_name)
    // args is 3 pointer, ret is 1 pointer
    var addr_func  = new NativeFunction(m, 'pointer', ['pointer', 'pointer', 'pointer'])

    Java.perform(function(){
        var env = Java.vm.getEnv()
        console.log("data =>", data)
        var jstring = env.newStringUtf(data)
        // 要转为 jstring 才行
        result = addr_func(env, ptr(1), jstring)
        result = env.getStringUtfChars(result, null)
    })
    return result
}
function hookmethod01(){
    var result = hook_native_method("_Z8method01P7_JNIEnvP7_jclassP8_jstring", "xcl")
    console.log('result =>', result)
}

 注：（1）JNI函数（native层的函数），第一个参数一定是JNIEnv的指针；第二个参数为jclass或jobject，分别表示jni函数在Java层中是静态还是动态函数。由于method01中没有使用第二个参数，因此可以任意传递相同类型的数据，这里使用ptr(1)构造了一个指针。（2）由于函数主动调用时使用了Java.vm.getEnv这个API，因此需要包裹在java.perform()中。

 执行结果如下：

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（3）对native函数进行导出，并配置rpc，前面说过，因此不再赘述。

native函数调用的另类之法

 以method01为例，此法脱离特定apk加载模块并调用native的固有模式。

（1）将apk解压，并将method01所在模块libnative-lib.so导出到/data/app目录下（必须要放到这个目录下），并赋予权限。

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（2）编写主动调用脚本，如下所示：

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function invoke_func(addr,contents){
    var result = null;
    var func = new NativeFunction(addr,'pointer',['pointer','pointer','pointer']);
    Java.perform(function(){    
        var env = Java.vm.getEnv();
        console.log("content is ",contents)
        var jstring =  env.newStringUtf(contents)
        result = func(env,ptr(1),jstring)
        result = env.getStringUtfChars(result, null)
    })
    return result;
}

function invoke_method01(){
    var method_name = "_Z8method01P7_JNIEnvP7_jclassP8_jstring"
    var m = Module.findExportByName('/data/app/libnative-lib.so', method_name)
    var result = invoke_func(m, 'xcl')
    console.log("result =>", result.readCString())
}

 注：frida-server仅在python脚本下需要手动启动，在命令行下会自动启动（有时也需要手动），objection使用时也需要手动启动frida-server。

 此时注入任何应用都会并调用invoke_method01，都会成功，如下所示（注入了com.android.settings）：

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 注：真实的情况是，脱离app进行模块函数调用时会发生各种问题，例如签名校验，native层调用Java函数等，这个时候此方法就行不通了。

 总结：此章的作用就是非常便捷的模拟app中的某些函数，且仅需要知道函数的参数与返回值。

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