Frida项目在Android 14上遇到的libart.so导出符号缺失问题分析
问题背景
在移动安全研究和逆向工程领域,Frida是一个非常流行的动态代码插桩工具。近期有用户报告在Android 14设备上使用Frida 16.4.10版本时遇到了一个特定错误,提示无法在libart.so中找到名为_ZNK3art2gc4Heap15MayUseCollectorENS0_13CollectorTypeE的导出符号。
错误详情
当用户尝试在Android 14设备上运行Frida-server 16.4.10版本时,系统抛出了以下关键错误信息:
Error: libart.so: unable to find export '_ZNK3art2gc4Heap15MayUseCollectorENS0_13CollectorTypeE'
这个错误发生在Frida尝试与Android运行时(ART)交互的过程中,具体是在初始化Java桥接功能时出现的。错误堆栈显示问题源于Frida内部对ART垃圾收集器(GC)相关功能的调用。
技术分析
符号名称解析
这个错误中提到的符号_ZNK3art2gc4Heap15MayUseCollectorENS0_13CollectorTypeE是一个C++修饰名(mangled name),经过解析后对应的方法签名是:
bool art::gc::Heap::MayUseCollector(art::gc::CollectorType) const
这是ART运行时中垃圾收集器堆管理的一个方法,用于判断是否可以使用特定类型的垃圾收集器。
Android 14的变化
Android 14对ART运行时进行了多项改进和修改,其中包括对垃圾收集系统的优化。根据错误信息可以推断:
- Android 14可能已经移除了这个特定的GC相关方法
- 或者方法签名发生了变化,导致Frida无法正确找到它
- 也可能是方法被重构到了其他类或模块中
Frida兼容性问题
Frida通过直接与ART运行时交互来实现Java层的插桩和监控功能。当Android运行时发生重大变更时,特别是涉及内部实现细节的部分,Frida需要相应更新其兼容性层。
解决方案
虽然issue中用户提到问题已经解决,但没有提供具体解决方法。根据经验,这类问题通常有以下几种解决途径:
-
升级Frida版本:使用支持Android 14的最新Frida版本,因为新版本通常会包含对最新Android系统的适配
-
修改hook点:如果是自定义脚本导致的错误,可以尝试寻找替代的hook点或方法
-
等待官方修复:对于核心功能的问题,最佳方案是等待Frida官方发布针对Android 14的兼容性更新
对开发者的建议
-
在针对新版Android系统进行逆向工程时,建议始终使用最新的Frida版本
-
关注Android运行时(ART)的变更日志,了解可能影响工具兼容性的修改
-
对于生产环境的关键逆向任务,建议先在相同Android版本的测试设备上验证工具链的兼容性
-
当遇到类似符号缺失问题时,可以尝试在Frida社区或相关论坛搜索是否有已知的解决方案
总结
Frida在Android 14上遇到的这个特定错误反映了移动安全工具在面对快速演进的Android平台时面临的兼容性挑战。作为安全研究人员或逆向工程师,理解这类问题的本质并掌握基本的调试方法,对于高效开展工作至关重要。同时,这也提醒我们工具链需要持续更新以跟上目标平台的变化。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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