本文博客地址:https://blog.csdn.net/QQ1084283172/article/details/80956614 作者dstmath在看雪论坛公布一个Android的art模式下基于frida框架的脱壳脚本,详情见文章<基于frida的脱壳工具>的介绍,作者dstmath公布的frida脚本代码见github地址:https://github.com/dstmath/frida-unpack,脱壳原理比较简单,和我前面的博客<ART模式下基于Xposed Hook开发…

APP逆向神器之Frida[Android初级篇] https://juejin.im/post/5d25a543e51d455d6d5358ab 说到逆向APP,很多人首先想到的都是反编译,但是单看反编译出来的代码很难得知某个函数在被调用时所传入的参数和它返回的值,极大地增加了逆向时的复杂度,有没有什么办法可以方便地知道被传入的参数和返回值呢? 答案是有的,这个方法就是Hook,Hook的原理简单地说就是用一个新的函数替代掉原来的函数,在这个新的函数中你想做什么都可以,为所欲为. 本文中的Fr…

mac使用frida 安装 https://github.com/frida/frida/releases 根据手机的cpu的版本,选择相应的文件,一般通过手机信息可以看到 我这里是frida-server-12.6.7-android-arm64.xz 解压frida-server-12.6.7-android-arm64.xz,然后把解压后的文件重命名frida-server 后来我使用genymotion,查看系统为x86. 所以下载了frida-server-12.7.5-android…

简介 爱伪装(AWZ)/爱立思(ALS)是一款iOS越狱系统上的改机工具,可以修改多种系统参数达到伪装设备型号及各种软硬件属性的目的,同时提供了防越狱检测机制,常用于iOS上的推广刷量,配合代理/VPN使用. 除了AWZ以外,该软件商还有类似工具ALS/IGG/LRN/NZT/AXJ等,功能大体一致.AWZ/ALS支持iOS 7/8/9/10/11/12的全息备份,一键新机功能.ALS是AWZ的升级版,增加了更新的设备型号和iOS版本. ALS伪装哪些参数 IDFA IDFV 用户名 系统版本…

插桩测试 https://source.android.google.cn/compatibility/tests/development/instrumentation https://zhuanlan.zhihu.com/p/25745743 开源字节码插桩工具HiBeaver介绍与原理详解  https://www.4hou.com/binary/13026.html 动态二进制插桩的原理和基本实现过程(一) luochicun 二进制安全 2018年8月15日发布   导语:这篇文章的目…

一.Frida概述     Frida是一款轻量级HOOK框架,可用于多平台上,例如android.windows.ios等.     frida分为两部分,服务端运行在目标机上,通过注入进程的方式来实现劫持应用函数,另一部分运行在系统机器上.     frida上层接口支持js.python.c等.     Frida官方github地址为:frida官方github地址     PS:虽然百度一下会发现frida教程有不少,但是涉及到native层的教程基本很少,然后对每一句Hook代码解释…

一.原理 安卓开发调用md5加密时候都会调用到系统类java.security.MessageDigest 加密时候会会调用里面2个关键方法update以及digest 根据这个原理我们开始写代码吧 二.代码 hook.js function Uint8ArrayToString(fileData){ //Uint8Array转字符串 var dataString = ""; for (var i = 0; i < fileData.length; i++) { dataStri…

1. 前言 过年对我来说和平常没什么区别,该干什么干什么. 之前没接触过 frida 这个工具,前几天用了一些时间学习了一下,相比于 xposed hook 框架,frida 相对于调试方面真的很方便.现在网上也有一些 frida 通杀脚本(也有叫自吐算法脚本的),但是一般都是在 iv向量构造,key 构造分别进行 hook ,这样就导致 最后输出结果不是一个整体,加密和解密的数据,iv向量,key,输出不在同一块.我也不想从网上拿来就用(总感觉自己写一遍用起来才舒服,毕竟这个不算太复杂,还能熟…

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam…

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修…