1. 深度反编译策略
1.1 多层级反混淆方案
代码恢复流程:
graph TD
A[混淆代码] --> B{符号恢复}
B -->|字典匹配| C[变量重命名]
B -->|类型推导| D[参数重构]
C --> E[控制流优化]
D --> E
E --> F[语义化输出]
反混淆脚本示例:
def rename_obfuscated(code):
patterns = {
r'var [a-z]\d+': 'var meaningfulName',
r'func_\w{8}': 'decryptData'
}
for pat, rep in patterns.items():
code = re.sub(pat, rep, code)
return code
2. Jadx插件开发体系
2.1 自定义分析插件
敏感API检测插件:
public class PrivacyDetector extends JadxPlugin {
private static final Set<String> SENSITIVE_APIS = Set.of(
"getDeviceId", "getMacAddress", "readSms"
);
@Override
public void process(JavaClass cls) {
cls.getMethods().forEach(m ->
m.getCall().stream()
.filter(c -> SENSITIVE_APIS.contains(c.getMethodName()))
.forEach(c -> reportIssue(m, c))
}
}
2.2 自动化规则引擎
YAML规则配置文件:
rules:
- name: SSL_PINNING_DETECT
pattern: |
X509TrustManager.+
checkServerTrusted\(.+
severity: HIGH
- name: WEAK_CRYPTO
pattern: "Cipher.getInstance\\(\"AES/ECB"
severity: CRITICAL
3. 模式识别方法论
3.1 加密算法指纹库
特征识别矩阵:
算法 | 初始化特征 | 密钥处理模式 |
---|---|---|
AES-CBC | IvParameterSpec初始化 | 密钥长度128/256位 |
RSA-OAEP | Cipher.getInstance("RSA/...") | 使用OAEPPadding |
MD5 | MessageDigest.getInstance() | 16字节输出 |
识别代码示例:
// AES-CBC模式特征代码
Cipher cipher = Cipher.getInstance("AES/CBC/PKCS5Padding");
cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, key, new IvParameterSpec(iv));
4. 上下文关联分析
4.1 数据流追踪技术
跨方法分析流程:
1. 定位加密函数入口
2. 回溯密钥生成路径
3. 追踪数据传递链路
4. 构建完整处理流程图
数据流可视化代码:
def build_data_flow_graph(method):
graph = nx.DiGraph()
for block in method.blocks:
for insn in block.insns:
if isinstance(insn, InvokeNode):
graph.add_edge(
current_node,
insn.class_name + "." + insn.method_name
)
return graph
5. 高级搜索技巧
5.1 正则表达式挖掘
常用搜索模式:
# 查找硬编码密钥
([A-Z0-9]{16,64})
# 定位URL模式
(https?://[\w\.-]+/?\S*)
# 发现调试标志
if \(BuildConfig\.DEBUG\) \{[\s\S]+?\}
5.2 语义化搜索方案
// 查找未校验的SSL实现
JadxSearch.search()
.byCode("X509TrustManager")
.excluding("checkValidity")
.filter(cls -> !cls.contains("verifyHostname"))
.execute();
6. 混合代码分析
6.1 JNI交互分析
JNI映射模式识别:
// C++本地方法注册
JNINativeMethod methods[] = {
{"nativeEncrypt", "(Ljava/lang/String;)[B", (void*)encrypt},
{"nativeDecrypt", "([BLjava/lang/String;)Ljava/lang/String;", (void*)decrypt}
};
关联分析策略:
-
定位
System.loadLibrary
调用 -
匹配JNI方法签名
-
交叉验证native函数实现
7. 自动化报告生成
7.1 模板引擎集成
# 安全分析报告
## 发现漏洞
{% for issue in issues %}
### {{issue.title}}
- 风险等级: {{issue.severity}}
- 位置: {{issue.location}}
- 代码片段:
```java
{{issue.code_snippet}}
{% endfor %}
### 7.2 企业级集成方案
```python
class AnalysisPipeline:
def __init__(self, apk_path):
self.apk = Apk(apk_path)
self.report = Report()
def run(self):
self._decompile()
self._apply_plugins()
self._generate_report()
def _apply_plugins(self):
for plugin in [PrivacyDetector, CryptoAnalyzer]:
plugin().process(self.apk)
8. 企业级应用案例
8.1 金融APP协议逆向
关键步骤:
-
定位加密入口类
com.example.pay.SecurityUtil
-
识别AES/GCM加密模式
-
提取动态密钥生成逻辑
-
重构协议通信流程
代码片段:
// 密钥派生函数逆向结果
public byte[] deriveKey(String seed) {
PBKDF2Parameters params = new PBKDF2Parameters(
"HmacSHA256", "ISO-8859-1", seed.getBytes(), 10000
);
return new PBKDF2Engine(params).deriveKey("masterKey");
}
关于作者:
15年互联网开发、带过10-20人的团队,多次帮助公司从0到1完成项目开发,在TX等大厂都工作过。当下为退役状态,写此篇文章属个人爱好。本人开发期间收集了很多开发课程等资料,需要可联系我