jeb2frida 开源项目教程
项目介绍
jeb2frida 是一个基于 JEB(Java 反编译器)的脚本工具,旨在自动为 Android 应用程序生成 Frida 钩子代码。通过识别特定的“魔法字符串”(如 OkHttp 中的“Certificate pinning failure”),该工具能够智能定位相关类和方法,进一步依据预设签名匹配参数,最终自动生成 Frida 脚本来拦截和修改目标应用的行为。这一过程简化了传统的手动钩子设置流程,大大提高了研究人员的工作效率。
项目快速启动
安装和配置
-
克隆项目:
git clone https://github.com/Hamz-a/jeb2frida.git -
安装 JEB: 确保你已经安装了 JEB 反编译器,并将其配置到系统路径中。
-
放置脚本: 将
GenerateFridaHooks.py脚本放置到 JEB 的脚本文件夹中。
使用示例
-
编辑脚本: 根据需要编辑
GenerateFridaHooks.py脚本,配置魔法字符串和签名。 -
运行脚本: 在 JEB 中打开目标 APK 文件,然后运行脚本生成 Frida 钩子。
# 示例代码片段 # GenerateFridaHooks.py def generate_hooks(class_name, method_name): # 生成 Frida 钩子代码 hook_code = f""" Java.perform(function() {{ var {class_name} = Java.use('{class_name}'); {class_name}.{method_name}.implementation = function() {{ console.log('[*] {method_name} called'); return this.{method_name}.apply(this, arguments); }}; }}); """ return hook_code
应用案例和最佳实践
应用安全审计
jeb2frida 可以快速发现并测试潜在的安全漏洞,如证书绕过。通过自动生成 Frida 钩子,研究人员可以轻松拦截和修改应用的关键行为,从而进行深入的安全分析。
功能行为分析
无需深入阅读每一行 DEX 代码,jeb2frida 即可洞察应用核心功能的操作逻辑。这对于理解复杂应用的内部工作原理非常有用。
教育与培训
jeb2frida 为安全研究新手提供直观的学习案例,展示动态调试的魅力。通过实际操作,新手可以快速掌握移动应用安全分析的基本技能。
典型生态项目
JEB Decompiler
JEB 是一款强大的 Android 反编译器和代码分析工具,jeb2frida 正是基于 JEB 的强大反编译能力开发的。JEB 提供了丰富的 API 和脚本接口,使得 jeb2frida 能够高效地生成 Frida 钩子。
Frida
Frida 是一个动态代码注入工具,允许开发者在运行时修改和拦截应用的行为。jeb2frida 利用 Frida 的动态调试能力,为研究人员提供了一个强大的工具,用于自动化生成 Frida 钩子代码。
通过结合 JEB 和 Frida,jeb2frida 为移动应用安全分析提供了一个全面的解决方案,无论是初学者还是专业人士,都能从中受益。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00