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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00