1. 项目代码地址

https://github.com/hluwa/frida-dexdump

2. 核心逻辑为

def dump(self):
logger.info("[+] Searching...")
st = time.time()
ranges = self.agent.search_dex(enable_deep_search=self.enable_deep)
et = time.time()
logger.info("[*] Successful found {} dex, used {} time.".format(len(ranges), int(et - st)))
logger.info("[+] Starting dump to '{}'...".format(self.output))
idx = 1
for dex in ranges:
try:
bs = self.agent.memory_dump(dex['addr'], dex['size'])
md = md5(bs)
if md in self.mds:
continue
self.mds.add(md)
bs = fix_header(bs)
out_path = os.path.join(self.output, "classes{}.dex".format('%d' % idx if idx != 1 else ''))
with open(out_path, 'wb') as out:
out.write(bs)
logger.info("[+] DexMd5={}, SavePath={}, DexSize={}"
.format(md, out_path, hex(dex['size'])))
idx += 1
except Exception as e:
logger.exception("[-] {}: {}".format(e, dex))
logger.info("[*] All done...")
这里面有三个比较核心的方法 1 self.agent.search_dex 2 self.agent.memory_dump 3 fix_header, 分别对应着在内存中寻找dex,然后dump下来 ,最后修后dex的header

3. search_dex 分析

// /agent/src/search.ts

export function searchDex(deepSearch: boolean) {
const result: any = [];
Process.enumerateRanges('r--').forEach(function (range: RangeDetails) {
try {
Memory.scanSync(range.base, range.size, "64 65 78 0a 30 ?? ?? 00").forEach(function (match) {
......
}
}); if (deepSearch) {
Memory.scanSync(range.base, range.size, "70 00 00 00").forEach(function (match) {
const dex_base = match.address.sub(0x3C);
if (dex_base < range.base) {
return;
}
if (dex_base.readCString(4) != "dex\n" && verify(dex_base, range, true)) {
const real_dex_size = get_dex_real_size(dex_base, range.base, range.base.add(range.size));
if (!verify_ids_off(dex_base, real_dex_size)) {
return;
}
result.push({
"addr": dex_base,
"size": real_dex_size
});
const max_size = range.size - dex_base.sub(range.base).toInt32();
if (max_size != real_dex_size) {
result.push({
"addr": dex_base,
"size": max_size
});
}
}
})
} else {
if (range.base.readCString(4) != "dex\n" && verify(range.base, range, true)) {
const real_dex_size = get_dex_real_size(range.base, range.base, range.base.add(range.size));
result.push({
"addr": range.base,
"size": real_dex_size
});
}
} } catch (e) {
}
}); return result;
}

原理:

  1. Process.enumerateRanges('r--') 枚举可读的内存区块

    2.1. 非深度搜索 :Memory.scanSync(range.base, range.size, "64 65 78 0a 30 ?? ?? 00"),这里就是在搜索 DEX.035. 但是很多加壳软件会修改掉这个DEX的标志(不影响虚拟机的加载,但会影响静态分析),这里就不展开解读了

    2.2 深度搜索: Memory.scanSync(range.base, range.size, "70 00 00 00") , DEX 头的大小是 0x70 = 112,而紧挨着头的是string_ids区域,那么它的偏移必然是0x70,这个值是固定的,那么stringIdsOffset在DEX header里的值必然是"70 00 00 00",可以通过搜索它来缩小一波范围,成为怀疑对象
  2. 执行verify 来确认是不是dex
function verify(dexptr: NativePointer, range: RangeDetails, enable_verify_maps: boolean): boolean {

    if (range != null) {
var range_end = range.base.add(range.size);
// verify header_size
if (dexptr.add(0x70) > range_end) {
return false;
} if (enable_verify_maps) { var maps_address = get_maps_address(dexptr, range.base, range_end);
if (!maps_address) {
return false;
} var maps_end = get_maps_end(maps_address, range.base, range_end);
if (!maps_end) {
return false;
}
return verify_by_maps(dexptr, maps_address)
} else {
return dexptr.add(0x3C).readUInt() === 0x70;
}
} return false; }

其他的比较简单,核心是 verify_by_maps

function verify_by_maps(dexptr: NativePointer, mapsptr: NativePointer): boolean {
const maps_offset = dexptr.add(0x34).readUInt();
const maps_size = mapsptr.readUInt();
for (let i = 0; i < maps_size; i++) {
const item_type = mapsptr.add(4 + i * 0xC).readU16();
if (item_type === 4096) {
const map_offset = mapsptr.add(4 + i * 0xC + 8).readUInt();
if (maps_offset === map_offset) {
return true;
}
}
}
return false;
}

通过 map_off 找到 DEX 的 map_list, 通过解析它,并得到type为 TYPE_MAP_LIST(4096) 的item。理论上讲,这个条目里面的索引值应该要与 map_off 一致,那么通过校验这两个地方,就可以实现一个更加精确的验证方案。

这里涉及到Dex MapItem的数据结构

  struct MapItem {
uint16_t type_;
uint16_t unused_;
uint32_t size_;
uint32_t offset_;
};

确认完毕后,开始获取dex的大小get_dex_real_size,(内存中的 DEX Header 并不只有 magic 可以抹掉,还有另一个运行时无关但对我们至关重要的字段:file_size,也就是文件的大小)

function get_dex_real_size(dexptr: NativePointer, range_base: NativePointer, range_end: NativePointer): Number {
const dex_size = dexptr.add(0x20).readUInt(); const maps_address = get_maps_address(dexptr, range_base, range_end);
if (!maps_address) {
return dex_size;
} const maps_end = get_maps_end(maps_address, range_base, range_end);
if (!maps_end) {
return dex_size;
} return maps_end.sub(dexptr).toInt32();
} function get_maps_address(dexptr: NativePointer, range_base: NativePointer, range_end: NativePointer): NativePointer | null {
const maps_offset = dexptr.add(0x34).readUInt();
if (maps_offset === 0) {
return null;
} const maps_address = dexptr.add(maps_offset);
if (maps_address < range_base || maps_address > range_end) {
return null;
} return maps_address;
} function get_maps_end(maps: NativePointer, range_base: NativePointer, range_end: NativePointer): NativePointer | null {
const maps_size = maps.readUInt();
if (maps_size < 2 || maps_size > 50) {
return null;
}
const maps_end = maps.add(maps_size * 0xC + 4);
if (maps_end < range_base || maps_end > range_end) {
return null;
} return maps_end;
}

原理就是根据range的大小,和dex mapSize中的信息,确认出maps_end的地址,因为map就是dex的结尾,

获得了maps_end的地址,减去dexptr,即为整个dex的实际大小

searchDex最后 将数据写入到result返回
                        result.push({
"addr": dex_base,
"size": real_dex_size
});

4. 找到dex在内存中的位置了,就执行memory_dump 将数据dump出来

5. 然后修复dex头 fix_header

def fix_header(dex_bytes):
import struct
dex_size = len(dex_bytes) if dex_bytes[:4] != b"dex\n":
dex_bytes = b"dex\n035\x00" + dex_bytes[8:] if dex_size >= 0x24:
dex_bytes = dex_bytes[:0x20] + struct.Struct("<I").pack(dex_size) + dex_bytes[0x24:] if dex_size >= 0x28:
dex_bytes = dex_bytes[:0x24] + struct.Struct("<I").pack(0x70) + dex_bytes[0x28:] if dex_size >= 0x2C and dex_bytes[0x28:0x2C] not in [b'\x78\x56\x34\x12', b'\x12\x34\x56\x78']:
dex_bytes = dex_bytes[:0x28] + b'\x78\x56\x34\x12' + dex_bytes[0x2C:] return dex_bytes

这里一共做了四件事

  1. 修复magic, dex.035。
  2. 修复filesize
  3. 修复stringIdsOffset
  4. 修复小端特征 "78 56 34 12"

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