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
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30