rom-course/chapter-12/README.md

# 第十二章 逆向实战

## 12.1 案例实战

​	经过对`AOSP`源码的不断探索，对`Android`中应用深入了解，在最后一章中，将结合前文中学习的知识，来进行一个案例的实战，在实战的过程中，首先要对需求进行分析，然后将需要实现的目标进行拆分，最后对其逐一实现，最后组合并测试效果。

​	`JniTrace`是一个逆向分析中常用的基于`frida`实现的工具，在`native`函数调用时，`c++`代码可以通过`JNI`来访问`Java`中的类，类成员以及函数，而`JniTrace`工具主要负责对所有`JNI`的函数调用进行监控，输出所有调用的`JNI`函数，传递的参数，以及其返回值。

​	但是由于`frida`过于知名，导致大多数情况下，开发者们都会对其进行检测，所以在使用时常常会面临各种反制手段导致无法进行下一步的分析。为了能够躲避检测并继续使用`JniTrace`，逆向人员将其迁移到了更隐蔽的类`Xposed`框架中（例如`LSPosed`）。

​	而对比`Hook`的方案来说，从`AOSP`中修改，则完全不存在有`Hook`的痕迹，但是相对而言，开发也更沉重一些，因为需要对系统有一定的理解，并且需要重复的编译系统来进行测试。

​	在这一章的实战中，将讲解如何从`AOSP`的角度完成`JniTrace`这样的功能，并且使用配置进行管理，让其仅对目标进程生效，仅对目标`native`函数生效。

​	在前文讲解`RegisterNative`的输出时，注意到当时的处理将会对所有的进程生效，导致输出过于庞大，在，优化的处理也是从一个配置中，获取到当前进程是否为目标进程，才进行对应的打桩输出。在这个例子中的配置管理同样适用该优化。

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