Frida作为动态插桩工具，以其跨平台、轻量级特性成为移动安全研究的核心利器，本文深入解析Frida Hook的核心技巧，包括Java层与Native层的双向Hook实现、主动调用与被动监控策略，以及RPC远程交互的实战应用，重点探讨了对象方法拦截、参数篡改、返回值伪造等高级技术，通过真实案例演示如何绕过SSL证书校验、破解加密算法等场景，同时剖析了主流反调试对抗方案及Frida的隐蔽化方案，如进程名伪装、端口随机化等技巧，为逆向分析、漏洞挖掘提供可落地的技术参考，最后总结了Frida在自动化测试、数据流追踪等领域的创新应用范式。

Frida 基础回顾

Frida 是一个开源框架，允许开发者通过 JavaScript 或 Python 脚本动态注入目标进程，并修改其运行时行为，它的核心功能包括：

• 动态 Hook：拦截函数调用，修改参数或返回值。
• 内存操作：读取和修改进程内存数据。
• RPC 通信：通过 JavaScript 与 Python 脚本交互，实现更复杂的自动化分析。

Frida 支持多种平台，包括 Android、iOS、Windows、macOS 和 Linux，使其成为安全研究和逆向工程的利器。

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Frida Hook 的核心技巧

1 基本 Hook 方法

Frida 最基本的 Hook 方式是使用 Interceptor.attach 来拦截函数调用，Hook 一个 Android 应用的 java.lang.String 类的 equals 方法：

Java.perform(function () {
    var String = Java.use("java.lang.String");
    String.equals.implementation = function (other) {
        console.log("String.equals called with: " + other);
        return this.equals(other); // 调用原方法
    };
});

2 修改函数参数和返回值

Frida 不仅可以监控函数调用，还能修改其参数或返回值，绕过某个应用的登录验证：

Java.perform(function () {
    var AuthClass = Java.use("com.example.app.AuthManager");
    AuthClass.checkPassword.implementation = function (password) {
        console.log("Original password: " + password);
        return true; // 强制返回 true，绕过验证
    };
});

3 Hook 构造函数

某些关键逻辑可能隐藏在类的构造函数中,Frida 可以 Hook 构造函数以获取初始化参数：

Java.perform(function () {
    var TargetClass = Java.use("com.example.app.TargetClass");
    TargetClass.$init.implementation = function (arg1, arg2) {
        console.log("Constructor called with args: " + arg1 + ", " + arg2);
        this.$init(arg1, arg2); // 调用原构造函数
    };
});

4 动态加载类并 Hook

某些类可能仅在运行时加载,此时可以使用 Java.choose 动态查找并 Hook：

Java.perform(function () {
    Java.choose("com.example.app.DynamicClass", {
        onMatch: function (instance) {
            console.log("Found instance: " + instance);
            instance.sensitiveMethod.implementation = function () {
                console.log("sensitiveMethod called!");
                return this.sensitiveMethod();
            };
        },
        onComplete: function () {}
    });
});

5 Native 层 Hook（Android/iOS）

除了 Java 层，Frida 还可以 Hook 原生代码（C/C++/Objective-C），Hook Android 的 libnative.so 中的函数：

Interceptor.attach(Module.findExportByName("libnative.so", "native_function"), {
    onEnter: function (args) {
        console.log("native_function called!");
    },
    onLeave: function (retval) {
        console.log("native_function returned: " + retval);
    }
});

6 绕过反调试和 Frida 检测

许多应用会检测 Frida 的存在，常见检测方式包括：

• 检查 /proc/self/maps 是否包含 frida 字符串。
• 检测 frida-server 是否运行。

绕过方法：

1. 修改 Frida 特征：使用 frida-gadget 替代 frida-server，并重命名 frida 相关字符串。
2. 使用定制版 Frida：如 objection 或 r2frida 增强隐蔽性。
3. 动态 Patch 检测逻辑：直接 Hook 检测函数并返回假值。

// 示例：Hook 检测函数并返回 false
Java.perform(function () {
    var AntiFrida = Java.use("com.example.app.AntiFrida");
    AntiFrida.isFridaRunning.implementation = function () {
        return false;
    };
});

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实战案例：Hook 某加密算法

假设目标应用使用 AES 加密数据，我们可以 Hook 加密函数获取密钥和明文：

Java.perform(function () {
    var Cipher = Java.use("javax.crypto.Cipher");
    Cipher.doFinal.overload('[B').implementation = function (input) {
        var key = this.getParameters().getParameterSpec(javax.crypto.spec.IvParameterSpec.class).getIV();
        console.log("AES Key (Hex): " + Array.from(key).map(b => b.toString(16).padStart(2, '0')).join(''));
        console.log("Input Data (Hex): " + Array.from(input).map(b => b.toString(16).padStart(2, '0')).join(''));
        return this.doFinal(input);
    };
});

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进阶技巧：Frida RPC 与自动化

Frida 支持 RPC（远程过程调用），允许 Python 脚本与注入的 JavaScript 交互，实现自动化分析：

// script.js
rpc.exports = {
    getSecretData: function () {
        return Java.use("com.example.app.SecretClass").getData();
    }
};

# Python 脚本调用 RPC
import frida
session = frida.get_usb_device().attach("target_app")
script = session.create_script(open("script.js").read())
script.load()
print(script.exports.get_secret_data())

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Frida 是一款极其灵活的动态分析工具，掌握其 Hook 技巧可以大幅提升逆向工程和安全研究的效率，本文介绍了基本 Hook 方法、参数修改、构造函数 Hook、Native 层 Hook、反检测绕过及 RPC 自动化等高级技巧，希望读者能结合实际需求，灵活运用 Frida 进行安全测试和漏洞挖掘。

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参考资料

• Frida 官方文档
• 《Android 应用安全防护和逆向分析》
• 《The Art of Memory Forensics》