Frida在iOS平台上的内存保护与代码签名限制解析
2025-05-12 20:38:41作者:董宙帆
概述
Frida作为一款强大的动态代码插桩工具,在Android和iOS平台上都得到了广泛应用。然而,iOS平台由于其严格的安全机制,在使用Frida进行内存操作时会遇到一些特有的限制。本文将深入分析iOS平台上Frida的内存保护机制和代码签名策略带来的挑战,并提供相应的解决方案。
iOS平台的内存保护限制
iOS系统对内存页面的权限控制极为严格,特别是对可写可执行(RWX)页面的限制。当开发者尝试使用以下代码修改内存权限时:
const base = Module.findBaseAddress('lib');
const libSize = Process.findModuleByName("lib").size;
Memory.protect(base, libSize, "rwx");
Frida会自动终止运行。这是因为iOS的现代版本(特别是启用Pointer Authentication Code的系统)完全禁止创建RWX内存区域,这是苹果强化系统安全的重要措施。
跨平台兼容性解决方案
Frida团队提供了Memory.patchCode()方法作为跨平台的替代方案。这个方法会在内部处理不同平台的内存权限问题,确保代码修改能够安全进行。建议开发者始终使用这个API而不是直接操作内存权限,这样可以使脚本在Android和iOS平台上都能正常工作。
iOS代码签名策略的影响
当尝试使用Interceptor.attach方法挂钩函数时,iOS的代码签名策略会阻止这种操作,并抛出"not permitted by code-signing policy"错误。这是因为iOS要求所有可执行代码必须经过苹果的签名验证,而动态生成的代码无法通过这种验证。
使用gum-graft工具绕过限制
Frida提供了专门的gum-graft命令行工具来解决代码签名问题。该工具会对Mach-O二进制文件进行预处理,使其能够在运行时接受代码注入。开发者需要:
- 从Frida的发布版本中获取预编译的gum-graft工具
- 使用该工具对目标二进制文件进行预处理
- 在预处理后的二进制文件上运行Frida脚本
最佳实践建议
- 优先使用Frida提供的高级API(如patchCode)而非底层内存操作
- 在iOS平台上开发时,始终考虑代码签名限制
- 对于复杂的修改需求,考虑在开发阶段就使用gum-graft处理目标二进制
- 保持Frida工具链的更新,以获取最新的安全绕过技术
通过理解这些限制并采用正确的解决方案,开发者可以在iOS平台上充分利用Frida的强大功能,同时遵守平台的安全规范。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
258
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.19 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92