Brida项目中自定义插件调用AES加密函数的技术实践
2025-07-09 00:27:41作者:秋泉律Samson
前言
在移动应用安全分析领域,Frida框架因其强大的动态插桩能力而广受欢迎。Brida作为Burp Suite的插件,能够将Frida的功能集成到渗透测试工作流中。本文将分享在使用Brida自定义插件调用AES加密函数时遇到的技术问题及解决方案。
问题现象
开发者在尝试通过Brida自定义插件调用Android应用中的AES加密/解密函数时,遇到了Java异常错误。具体表现为插件执行后返回null值,同时在Brida界面中无任何输出显示。
技术分析
1. 静态方法与实例方法的区别
核心问题在于对Java类中静态方法和实例方法的理解不足。在最初的尝试中,开发者直接调用了nf.a.a和nf.a.b方法,这假设这些方法是静态的。实际上,这些方法需要类实例才能调用。
2. Frida脚本调试技巧
通过Frida CLI直接测试脚本是验证功能的有效方法。开发者最初在Frida CLI中使用的脚本通过hook方式获取了类实例,因此能够正常工作:
function test() {
    Java.perform(function() {
        var aClass = Java.use("nf.a");
    
        aClass.a.overload('java.lang.String', 'java.lang.String').implementation = function(str, str2) {
            console.log("Calling a() method with parameters: " + str + ", " + str2);
            var result = this.a(str, str2);
            console.log("Result of a() method: " + result);
            return result;
        };
    });
}
3. 实例获取的正确方式
在Brida环境中,需要使用Java.choose或类似方法获取类实例:
encrypt: function(msg) {
    var ret = null;
    Java.perform(function() {
        Java.choose("nf.a", {
            onMatch: function(instance) {        
                var resultB = instance.b(msg);
                ret = resultB;
            },
            onComplete: function() {
                //pass
            }
        });
    });
    return ret;
}
进阶问题:密钥获取策略
在成功调用加密函数后,开发者遇到了解密函数需要密钥的问题。针对密钥获取,提供了多种技术方案:
- Hook关键函数:通过hook应用中使用或设置密钥的函数,将密钥保存在全局变量中
 - 类内部变量访问:检查
nf.a类内部是否存在存储密钥的变量 - 静态分析:若密钥固定不变,可直接从反编译代码中提取
 - 运行时搜索:使用
Java.choose搜索内存中存储密钥的对象 
最佳实践建议
- 在开发Brida插件前,先在Frida CLI中验证脚本功能
 - 明确目标方法是静态方法还是实例方法
 - 对于需要密钥的加密操作,建立完整的密钥管理策略
 - 使用
console.log进行充分调试,确保各环节数据符合预期 - 考虑异常处理机制,避免因null值导致插件崩溃
 
总结
通过本次实践,我们深入理解了在Brida中调用非静态Java方法的技术要点,以及处理加密相关函数时的密钥管理策略。这些经验不仅适用于AES加解密场景,也可推广到其他类似的native方法调用场景中。正确理解Java类方法的作用域和生命周期,是成功开发Brida自定义插件的关键所在。
登录后查看全文 
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
 
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
274
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
222
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
103
132
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
597
157
暂无简介
Dart
564
126
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
239
14
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
607
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
118
98
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
445