前言
YJ是一款基于Frida框架的款Native层逆向分析的交互式工具，就像在GUN-LINUX上使用GDB工具一样，设计YJ的灵感来自GNU-GDB调试工具，它通过交互命令模式轻松地向展示你想要窥探的内存数据
Frida是一个底层hook工具及框架。提供了hook工具的同时也提供了大量的API操作，基于Frida框架的大多都是一些对Java代码层的一个Hook集成，而对于Native层方面较为全面的分析工具很零碎
安装
首先你得有Frida,我在开发和测试阶段分别采用了frida-15.2.2和frida-16.0.0，而在完成开发的阶段已经发布了16.0.10,最后采用16.0.3是出于16.0.0发布的snapshots功能,它能提高YJ加载到交互界面的性能，目前该功能还在测试阶段，在不久后将会发布
pip3 install frida==16.0.0
git clone https://github.com/yang-datong/YJ-3.git
Linux（Option)
如果是Linux发行版那么需要安装llvm套件（因为我是在MacOS中开发的，当时没想到兼容性），主要是使用llvm-objdump，以Ubuntu为例：
apt install llvm
使用
下列图示的环境：
- 目标应用：YouTube 17.35.35 (size:19.98M）
- 手机：小米10
通过ADB连接上已经开启了frida-server的Android手机
cd YJ-3
python3 exp.py [你的目标应用名称]
看起来有点意思，这是一个简单的内置shell交互模式
试用了一些
python的内置shell库都感觉不够轻量
YJ提供了一些在我用GDB调试时的一些常见命令，具体可以看help命令的输出文本,默认YJ启动的是attach模式直接附加到当前的App中:
可以通过
python3 exp.py --help来查看spawn模式来调试目标进程，或者通过load来加载你的脚本(默认加载脚本为model/main.js)
-
如果你有明确的逆向分析函数的话你可以直接使用
breakpoint [functionName]来对目标地址下监控点(breakpoint支持对函数名、lib库名+具体偏移偏移、计算表达式下监控点，然后也可以删除当前监控点，重新监控到另一个地址)
-
如果没有明确分析具体的函数，那么可使用
watch命令来监控具体的lib库内存，如下:
如果该lib库是个热点库，那么立马会回收到监控的内存空间具体调用信息，
找到目标地址后，unwatch停止内存监控，进入一下操作，通过breakpoint [address]对目标地址下入监控点
当地址被执行时，那么就进入到我们的内存视图（arm64的寄存器非常多，这里一整页已经装不下了）
现在可以尽情享受了，你可以通过’print’、‘hex’、‘telescope’、'hexdump’等命令详细的查看指定的内存数据，比如
无Root
对于无root设备frida提供了frida-gadget库，之前将gadget.so用脚本一键注入到目标进行并使YJ调试上去的时候发现apktool重新打包的性能消耗太严重,考虑到稳定性现在只保留一键注入到lib库中，后续的打包以及绕过操作自行处理
通过bash inject.sh [gadgetInteractionType]可以选择你的gadget执行的模式，如监听模式、脚本模式具体看https://frida.re/docs/gadget/
脚本模式中默认使用的脚本为
explore.js你可以在main()中定义你的规则
环境问题
电脑：目前只支持在bash、python环境中的机器，大众的来说Mac OS、GUN-Linux可用，Windows不可用（以后会考虑在powershell中实现类bash的功能）
手机：目前只支持Android
调试目标：目前只支持Android Native层调试，Java层无任何支持
后续
- 性能优化：会考虑热点功能函数使用全C实现
- 自定义插件入口：扩展功能编解码器中直接从内存抽帧
- 多平台支持：Windows
- 数据结构详细分析：堆链条、内核结构、更详细完整的内存信息
开源协议
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因为设计到了逆向安全领域，所以不得不慎重声明，本项目使用Apache License 2.0开源协议
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