（frida小记）学习frida中文文档

顾琛

2023-12-01

Frida的动态代码执行功能，主要是在它的核心引擎Gum中用C语言来实现的。

执行脚本：

import frida
session = frida.attach("cat")
print([x.name for x in session.enumerate_modules()])

输出

[u'cat', …, u'ld-2.15.so']

其中：

enumerate_modules() 函数枚举当前进程中所有加载的模块。

模块枚举

enumerate_modules()

枚举内存块

enumerate_ranges(mask)

enumerate_ranges() 的mask参数表示你要枚举的内存块的保护属性类型，支持 rwx，也可以直接填写 - 表示任意类型

执行：

print(s.enumerate_ranges('rw-'))

输出：

[Range(base_address=0x2d4160a06000, size=1019904, protection='rwx'), ...]

内存读写

read_bytes(address, n) 函数在目标进程中从 address 这个地址开始，连续读取 n 个字节。
write_bytes(address, n) 函数在目标进程中从 address这个地址开始，连续写入 n 个字节。

比如执行如下代码：
print(s.read_bytes(49758817247232, 10).encode("hex"))
执行完毕之后，应该能看到如下结果：
454c4602010100000000
执行如下代码：
s.write_bytes(49758817247232, "frida")
执行完毕之后， 相应的内存块的值会被更新成 frida 这个字符串的值

使用姿势
下面的内容分三点：

注入模式
嵌入模式
预加载模式

1.注入模式
方式：attach附加或hijack劫持

实际上，像
Interceptor.attach(Module.findExportByName(null, "connect")
就算是劫持了

注入模式的大致实现思路是这样的，带有GumJS的Frida核心引擎被打包成一个
动态连接库，然后把这个动态连接库注入到目标进程中，同时提供了一个双向通信通道，
这样你的控制端就可以和注入的模块进行通信了，在不需要的时候，
还可以在目标进程中把这个注入的模块给卸载掉。

除了上述功能，Frida还提供了枚举已经安装的App列表，
运行的进程列表已经已经连接的设备列表，这里所说的设备列表通常就是
frida-server 所在的设备。frida-server 是一个守护进程，
通过TCP和Frida核心引擎通信，默认的监听端口是27042。

2.嵌入模式
对于没有root的Android或没有越狱的IOS，frida-gadget

Frida提供了一个动态连接库组件 frida-gadget， 你可以把这个动态库集成到你程序里面
来使用Frida的动态执行功能。一旦你集成了gadget，你就可以和你的程序使用Frida进行交互，
并且使用 frida-trace 这样的功能，同时也支持从文件自动加载Js文件执行JS逻辑。

关于 Gadget 更多功能，请参考原文链接
https://www.frida.re/docs/modes

3.预加载模式
大家应该熟悉 LD_PRELOAD，或者 DYLDINSERTLIBRARIES吧，
如果有 JS_PRELOAD 这种东西是不是更爽了呢！事实上对于我们上面讨论的 Gadget 是
支持这种模式的，这才是Gadget 的强大之处，通过这种模式你就可以达到自动加载Js文件
并执行的目的了。

调用程序
替换int

import frida
import sys

session = frida.attach("hello")
script = session.create_script("""
var f = new NativeFunction(ptr("%s"), 'void', ['int']);
f(1911);
f(1911);
f(1911);
""" % int(sys.argv[1], 16))
script.load()

执行输出：

Number: 1879
Number: 1911
Number: 1911
Number: 1911
Number: 1880

替换String

from __future__ import print_function
import frida
import sys

session = frida.attach("hi")
script = session.create_script("""
var st = Memory.allocUtf8String("TESTMEPLZ!");
var f = new NativeFunction(ptr("%s"), 'int', ['pointer']);
    // In NativeFunction param 2 is the return value type,
    // and param 3 is an array of input types
f(st);
""" % int(sys.argv[1], 16))
def on_message(message, data):
    print(message)
script.on('message', on_message)
script.load()

使用类似的方法，比如 Memory.alloc()和Memory.protect()很容就能操作目标进程的内存，可以创建Python的 ctypes 和其他内存结构比如 structs，然后以字节数组的方式传递给目标函数。

下面我们来看这个脚本，这个脚本注入了一个指定格式的内存结构，然后劫持了libc.so中的 connect() 函数，在劫持的函数中用我们构造的结构体，替换 connect() 函数的第一个参数。创建文件 struct_mod.py，内容如下：

from __future__ import print_function
import frida
import sys

session = frida.attach("client")
script = session.create_script("""
// First, let's give ourselves a bit of memory to put our struct in:
send("Allocating memory and writing bytes...");
var st = Memory.alloc(16);
// Now we need to fill it - this is a bit blunt, but works...
Memory.writeByteArray(st,[0x02, 0x00, 0x13, 0x89, 0x7F, 0x00, 0x00, 0x01, 0x30, 0x30, 0x30, 0x30, 0x30, 0x30, 0x30, 0x30]);
// Module.findExportByName() can find functions without knowing the source
// module, but it's slower, especially over large binaries! YMMV...
Interceptor.attach(Module.findExportByName(null, "connect"), {
    onEnter: function(args) {
        send("Injecting malicious byte array:");
        args[1] = st;
    }
    //, onLeave: function(retval) {
    //   retval.replace(0); // Use this to manipulate the return value
    //}
});
""")

这个脚本里同时还提到，我们可以使用 Module.findExportByName() 这个API来在目标进程中的指定模块中查找指定的导出函数，尤其是在比较大的可执行文件里面

接收消息
我们来演示一下向JavaScript中发送消息

from __future__ import print_function
import frida
import sys

session = frida.attach("hello")
script = session.create_script("""
    recv('poke', function onMessage(pokeMessage) { send('pokeBack'); });
""")
def on_message(message, data):
    print(message)
script.on('message', on_message)
script.load()
script.post({"type": "poke"})
sys.stdin.read()

输出：

{u'type': u'send', u'payload': u'pokeBack'}

注意：
每一次recv的onMessage回调只能处理一条message。
recv方法是非阻塞的

在目标进程中以阻塞方式接收消息

from __future__ import print_function
import frida
import sys

session = frida.attach("hello")
script = session.create_script("""
Interceptor.attach(ptr("%s"), {
    onEnter: function(args) {
        send(args[0].toString());
        var op = recv('input', function(value) {
            args[0] = ptr(value.payload);
        });
        op.wait();
    }
});
""" % int(sys.argv[1], 16))
def on_message(message, data):
    print(message)
    val = int(message['payload'], 16)
    script.post({'type': 'input', 'payload': str(val * 2)})
script.on('message', on_message)
script.load()
sys.stdin.read()

这里在on_message方法里面，首先将message[‘payload’]的值以16进制转换为整型int
然后再通过post方法将构建的这个json发送回frida服务端
在android终端执行时，通过recv方法读取这个json里的‘input’的值，用这个值替换Hook函数的形参
最后执行wait方法阻塞

在iOS上使用Frida

已越狱机器
未越狱机器

设置iOS设备
启动 Cydia 然后通过 Manage -> Sources -> Edit -> Add 这个操作步骤把 https://build.frida.re 这个代码仓库加入进去。然后你就可以在 Cydia 里面找到 Frida 的安装包了

冒烟测试，确认frida正常工作
frida-ps -U
这条命令枚举了进程列表

跟踪Twitter中的加密函数

frida-trace -U -i "CCCryptorCreate*" Twitter

输出：

Uploading data...
CCCryptorCreate: Auto-generated handler …/CCCryptorCreate.js
CCCryptorCreateFromData: Auto-generated handler …/CCCryptorCreateFromData.js
CCCryptorCreateWithMode: Auto-generated handler …/CCCryptorCreateWithMode.js
CCCryptorCreateFromDataWithMode: Auto-generated handler …/CCCryptorCreateFromDataWithMode.js
Started tracing 4 functions. Press Ctrl+C to stop.

目前，很多App的加密、解密、哈希算法基本上都是使用 CCryptorCreate 和相关的一组加密函数。

没有越狱的iOS设备
为了让一个App能使用Frida，必须想办法让它加载一个 .dylib，就是一个 Gadget 模块。
即FridaGadget.dylib，让xCode集成frida

在Android上使用Frida
Frida本身是支持从4.2到6.0的版本的，但是目前来说对Art的支持还是有限的，所以我们建议最后还是用使用Dalvik虚拟机的系统设备或者模拟器来进行尝试。
跟踪Chrome里的Open()函数

$ frida-trace -U -i open com.android.chro
me
Uploading data...
open: Auto-generated handler …/linker/open.js
open: Auto-generated handler …/libc.so/open.js
Started tracing 2 functions. Press Ctrl+C to stop.

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