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，读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。

README.md Unescape Escape

第十二章 逆向实战

12.1 案例实战

12.2 需求分析

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第十二章逆向实战