Frida API Fuzzer 开源项目教程
2025-05-28 09:20:40作者:宣聪麟
1. 项目介绍
Frida API Fuzzer 是一个基于 Frida 的实验性模糊测试工具,旨在用于 API 的内存模糊测试。它的设计灵感来源于 AFL/AFL++,并通过修改和扩展以适应 Frida 的特性。该项目能够帮助开发者在运行时对应用程序的二进制接口进行模糊测试,以发现潜在的问题。
2. 项目快速启动
环境准备
- 安装 Frida:
pip3 install -U frida - 确保你的系统架构为 x86_64,并且已经安装了 frida-tools。
编写测试 Harness
创建一个 JavaScript 文件作为你的测试 Harness。以下是一个简单的 Harness 示例:
// 引入 frida-fuzzer
var fuzz = require('./fuzz');
// 设置目标模块和函数
var TARGET_MODULE = "test_linux64";
var TARGET_FUNCTION = DebugSymbol.fromName("target_func").address;
// 函数的返回类型和参数类型
var RET_TYPE = "void";
var ARGS_TYPES = ['pointer', 'int'];
// 创建原生函数句柄
var func_handle = new NativeFunction(TARGET_FUNCTION, RET_TYPE, ARGS_TYPES, {
traps: 'all'
});
// 设置目标模块
fuzz.target_module = TARGET_MODULE;
// 分配内存用于存放 payload
var payload_mem = Memory.alloc(fuzz.config.MAX_FILE);
// 必须实现的测试函数
fuzz.fuzzer_test_one_input = function(payload) {
Memory.writeByteArray(payload_mem, payload, payload.length);
func_handle(payload_mem, payload.length);
};
编译 Harness
使用 frida-compile 工具编译 Harness 生成 agent:
frida-compile -x your_harness.js -o fuzzer-agent.js
运行模糊测试
使用以下命令启动模糊测试:
./frida-fuzzer -U -o output_folder/ target_application_identifier
其中 -U 参数表示连接到 USB 设备,-o 参数用于指定输出文件夹,最后的参数是目标应用程序的标识符。
3. 应用案例和最佳实践
案例分析
以一个 Android 应用为例,假设我们想模糊测试其本地共享库中的一个函数。首先,确保在模拟器或真实设备上具有 root 权限。接下来,按照以下步骤操作:
- 下载适用于 Android x86_64 的 frida-server 并推送到设备上。
- 在设备上启动 frida-server。
- 使用
adb安装测试应用。 - 编译 Harness 为
fuzzer-agent.js。 - 通过
frida-fuzzer命令开始模糊测试。
最佳实践
- 在开始模糊测试前,使用
system-config调整系统参数以提高测试效率。 - 增加
fuzz.config.QUEUE_CACHE_MAX_SIZE可以在 Android 设备上提高速度。 - 制定合理的测试计划,逐步扩大测试范围。
4. 典型生态项目
目前,Frida API Fuzzer 的生态项目还不是非常丰富,但是社区正在积极贡献。以下是一些值得关注的项目:
- frida-java-bridge:为 Frida 提供了对 Java 代码的模糊测试支持。
- frida-core:Frida 的核心库,可以用来开发更多基于 Frida 的模糊测试工具。
通过社区的努力,预计未来会有更多相关项目涌现,为模糊测试领域带来新的活力。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
24
9
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
🔥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
64
19
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
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1