文章总结： 本文系统介绍mobilere-skill项目，一个面向AIagent的移动端逆向分析技能集，包含6个技能、23个frida模块及16个二进制工具，覆盖脱壳、反检测、加密分析、native逆向与安全合规检测等场景。项目以文档和定义为核心，通过决策树驱动agent自动完成分析流程，并具备反馈闭环机制，适用于Android平台，附带鸿蒙解析工具。 综合评分： 88 文章分类： 移动安全,逆向分析,渗透测试,安全工具

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移动端app逆向渗透测试Skills,一句话脱壳、逆向，过检测

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2026年9月24日 13:58 江苏

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MobileRE-Skill 是一个面向 AI Agent 的移动端逆向分析技能集。项目Agent 角色定义与 6 个技能，附带 23 个 Frida 模块、16 个二进制分析与修复工具，覆盖脱壳、反检测绕过、加密分析、行为摸底、Native 逆向与安全合规检测等场景。用户以一句话描述需求，由 Agent 按内置决策树自动完成分析全流程。本文基于该项目的本地代码副本，对项目定位、架构、技能类型、关键技术、安装与使用方法进行系统梳理。

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1. 核心事实速览

| 项目 | 内容 | | — | — | | 项目名称 | MobileRE-Skill | | 项目定位 | 面向 AI Agent 的移动端逆向分析技能集（Agent Skills） | | 最新版本 | v0.6.0（据 README 徽章与 Releases 链接） | | 开源许可 | MIT（LICENSE 版权声明：Copyright (c) 2026 zz (index-login)） | | 代码托管 | github.com/index-login/MobileRE-Skill | | 目标 Agent | Kilo（Agent 定义位于 .kilo/agent/reverser.md） | | 技能数量 | 6 个：frida-mobile-security / rev-dex-dumper / rev-symbol / rev-struct / rev-unicorn-debug / karpathy-guidelines | | Frida 模块 | 23 个：monitors 14 个（纯观察）+ bypass 9 个（主动干预） | | 二进制/修复工具 | 16 个（scripts/utils/）；另有 7 个独立检测/调试文件（frida-mobile-security/tools/） | | 技巧域手册 | 9 篇（references/，覆盖脱壳、反检测、加密 Hook、行为分析、静态分析、Native 分析、故障诊断、API 参考、文章索引） | | 主要适配平台 | Android（另附鸿蒙 HAP 包解析工具 tools/hap_parser.py） | | 前置条件 | Python 3.9+、Frida、ADB、root 测试机（部分场景需 SELinux Permissive） |

2. 项目定位：给 AI Agent 的“逆向大脑”，而非脚本工具箱

2.1 这不是脚本合集

项目 README 开篇即明确定位：“一个让 AI Agent（Kilo）真正‘会逆向’的完整技能系统——不只是 Frida 脚本，而是覆盖静态分析、动态分析、脱壳、反检测、Native 逆向、安全合规的完整逆向工作流。”

从代码结构看，这一立场有对应的工程实现：

• 交付物是文档与定义，而非可执行程序：核心是 .kilo/agent/reverser.md（Agent 角色定义）与 .kilo/skill/ 下的 SKILL.md（任务路由 + 决策树 + 模块目录）。
• 决策依据显式化：SKILL.md 内置“任务路由表”，将用户意图关键词映射到 9 个技巧域手册（references/），并按决策树选择模块组合。
• 反馈闭环：分析过程中遇到的决策树缺口、模块缺陷写入 feedback/FEEDBACK.md，字段类型限定 5 种（decision-tree / module-bug / missing-module / doc / tool）。
• 结构遵循 Agent Skills 开放标准：“单 skill + references 分域 + 脚本共享”，脚本作为共享库被各技巧域引用，不复制、不重复造轮子。

2.2 与传统逆向工具箱的区别

| 维度 | 传统逆向工具箱 | MobileRE-Skill | | — | — | — | | 使用者 | 人类工程师 | AI Agent（Kilo 等） | | 交互方式 | 手敲命令 | 一句话描述需求 | | 核心交付 | 脚本/工具 | Skill 文档 + Agent 定义（.kilo/） | | 决策依据 | 人的经验 | SKILL.md 决策树 | | 反馈闭环 | 无 | Feedback 机制自动记录失败路径 | | 静态分析 | 手动开 JADX | jadx-mcp 让 AI 直接读类源码 |

2.3 一次分析的完整闭环

据 .kilo/agent/reverser.md，Agent 的工作流为：用户提需求 → 第一步调用 skill 工具加载 frida-mobile-security → 按 SKILL.md 任务路由表匹配意图并读取对应 references/*.md → 按决策树组合模块（utils.js 始终首个加载）→ 输出结论标注代码位置（file:line）→ 分析完成后写入 <包名>/REPORT.md（含漏洞链描述、PoC、OWASP MASVS 映射）。其核心原则包括“攻击面优先，hook 在后”“静态找可能，动态验证实”“漏洞链思维”等。

3. 架构拆解

3.1 总体架构（README 四层架构 + 合规检测）

| 层级 | 组成 | 职责 | | — | — | — | | Agent 大脑层 | .kilo/agent/reverser.md （角色定义）、.kilo/skill/*/SKILL.md（路由 + 决策树）、feedback/FEEDBACK.md（反馈闭环） | 理解需求选技巧与模块，驱动全流程 | | Frida 动态 Hook 层 | monitors/ 14 个（纯观察）、bypass/ 9 个（主动干预）、core/utils.js（公共工具） | 运行时插槽：监控、绕过、脱壳 | | Python 二进制分析层 | scripts/utils/ 16 个：elfinfo.py、find_strref.py、find_branch_callers.py、fix_elf.py、fix_axml.py、scan_inline_svc.py、unpack.py 等 | 离线 ELF/DEX 侦察、修复与重建 | | MCP 集成层 | jadx-mcp、ghidra-mcp（经 kilo.json 配置） | AI 直接读 Java 源码 / 反汇编调试二进制 | | 合规检测 | tools/ 独立检测（注入/调试/签名/元数据）+ checklist/ | 免 Frida 的前置检测与取证 |

3.2 目录结构（精简）

MobileRE-Skill/|-- .kilo/|   |-- agent/reverser.md           # Agent 角色定义（逆向分析研究员）|   `-- skill/|       |-- frida-mobile-security/  # 动态分析总控|       |   |-- SKILL.md            # 总控：路由 + 决策树 + 模块目录|       |   |-- references/         # 9 大技巧域手册|       |   |-- scripts/              # core/monitors/bypass/utils/checklist|       |   `-- tools/              # 独立检测工具（注入/调试/签名/元数据）|       |-- rev-symbol/             # 无符号 .so 函数命名恢复|       |-- rev-struct/             # 结构体恢复|       |-- rev-unicorn-debug/      # Unicorn 模拟调试（uniharness.py）|       |-- rev-dex-dumper/         # 内存 DEX 脱壳（panda + mem 双 dumper）|       `-- karpathy-guidelines/    # 编码准则|-- tools/hap_parser.py             # 鸿蒙 HAP 包解析|-- requirements.txt                # Python 依赖|-- AGENTS.md                       # 开发规范`-- README.md / README.en.md

注：kilo.json（MCP 配置）与 feedback/FEEDBACK.md 按设计“本地保留，不入库”，克隆仓库后需自行创建。

4. 技能类型分析

6 个技能可分为三类：总控型、专项能力型、规范辅助型。

| 技能 | 类型 | 职责 | 来源 | | — | — | — | — | | frida-mobile-security | 总控 | 任务路由 + 决策树 + 23 模块调度 + MCP 工具链 | 项目自研 | | rev-dex-dumper | 专项 | 运行时内存 DEX 脱壳（ptrace-free 双工具交叉验证） | panda 为第三方二进制；mem-dex-dumper 为自研（附源码） | | rev-symbol | 专项 | 无符号 .so 函数命名恢复 | 改编自 P4nda0s/reverse-skills（MIT），上游面向 IDA，本项目迁移至 Ghidra MCP | | rev-struct | 专项 | 结构体恢复（跨函数偏移访问聚合） | 同上 | | rev-unicorn-debug | 专项 | Unicorn 离线模拟执行 native 函数 | 来源 P4nda0s/reverse-skills（MIT） | | karpathy-guidelines | 规范 | 编码行为准则（4 条） | MIT |

4.1 总控型：frida-mobile-security

该技能是整个体系的入口。SKILL.md frontmatter 的 description 明确了触发场景（“绕过检测/闪退/脱壳/加密/抓包/行为摸底/内存扫描/分析 so/ELF 侠察/检查证书”等意图）。其内部组织有三层：

（1）任务路由表：意图关键词 → 技巧域 → 加载文件。例如“挂上 Frida 就闪退”路由到 references/anti-detection.md；“脱壳”默认走 scripts/utils/unpack.py 一键流程。

| 技巧域手册 | 覆盖内容 | | — | — | | unpacking.md | 脱壳：一键流程、壳识别（一代/二代/三代）、产物验证 | | anti-detection.md | 反检测：六阶段 Pipeline + 7 种实战绕过模式 | | crypto-hook.md | 加密/功能 Hook：加解密自吐、内存扫描、SSL 忽略全层检测 | | behavior-analysis.md | 行为分析：网络协议、跨组件污点追踪、多模块交叉分析 | | static-analysis.md | 静态攻击面：导出组件枚举、序列化链路、WebView 审计（jadx-mcp） | | native-analysis.md | SO 层分析：分层下钻、Dex2C 定位、JNI/RegisterNatives、Ghidra/unidbg | | troubleshooting.md | 故障诊断：Hook 不生效、闪退、Constructor 窗口陷阱 | | api-reference.md | Frida API 参考（写自定义 hook 时） | | articles.md | 参考文章索引 |

（2）模块库（scripts/）：

• core/utils.js

  ：公共工具（日志格式化/hexdump/backtrace 解析），硬性规则：必须作为第一个 -l 参数加载。

• monitors/

  14 个（纯观察）：crypto_monitor（Java 加解密自吐）、native_crypto_monitor（OpenSSL/BoringSSL）、native_hooker（任意 native 函数）、ssl_plaintext（OkHttp/Retrofit 明文）、memory_scanner（内存敏感数据 + 密码输入监听）、file_monitor、network_monitorÀ1thread_monitor、dl_monitor、proc_monitor、syscall_tracer、svc_tracer、intent_tracker（跨组件污点）、jni_bridge_monitor。

• bypass/

  9 个（主动干预）：exit_blocker（拦截 exit 系列保活）、thread_blocker（阻断检测线程创建）、init_hook（抢 call_constructors 时机）、frida_feature_hider（隐藏 Frida 特征）、function_patcher（已知偏移 NOP）、shellcode_detector（定位 mmap+PROT_EXEC shellcode）、dlsym_tracer、so_loader_tracer、root_bypass。

• utils/

  16 个：unpack.py（一键脱壳入口）、so_dump.js、dex_cache_dump.js、dex_finder.js、dex_defineclass_dump.js、codeitem_dump.js、dex_rebuilder.py、dex_dedupe.py、elfinfo.py、find_strref.py、find_branch_callers.py、fix_elf.py、fix_axml.py、patch_gadget_threadnames.py、scan_inline_svc.py、scan_register_natives.js。

• 其他：checklist/ 2 个、templates/ 2 个；tools/ 独立检测（无需 Frida）：check-anti-inject.bat、debug-gdb.py、check-janus.bat、janus_check.py、GetAPKInfo.jar 等。

设计特点：monitors 与 bypass 严格分离——前者只观察不改行为，后者只干预不监控，通过 -l 参数自由组合、互不依赖。

4.2 专项能力型（一）：rev-dex-dumper —— 内存 DEX 脱壳

特点是双工具交叉验证，且均不使用 ptrace。

| 工具 | 读取路径 | 是否冻结目标 | 角色 | | — | — | — | — | | panda-dex-dumper | /proc/<pid>/mem | SIGSTOP/SIGCONT 冻结快照 | 主力 | | mem-dex-dumper | /proc/<pid>/mem 或 process_vm_readv(2) | 不冻结 | 备选/交叉验证 |

技术意义：对于通过 PTRACE_TRACEME 占用 ptrace 槽位、监控 TracerPid 的反调试，ptrace 系 dumper 会被阻断，而这两个工具直接读进程内存，仍可工作。mem-dex-dumper 为自研，随技能附源码（mem-dex-dumper.c）与 NDK 重编译命令；panda 为第三方二进制，只能规避不能修复。SKILL.md 同时给出完整工作流（推送 → 取 pid → dump → pull → 清理）与一张 Known issues 表（权限拒绝、vmreadv 被内核阻断、加固壳载荵未解密、dump 数少于 panda 的原因等）。

4.3 专项能力型（二）：rev-symbol —— 无符号函数恢复

解决的问题：so 被 strip 后只剩 sub_X/FUN_X 时如何恢复函数名。方法论步骤化：

• 内部特征分析：字符串常量、魔数（MD5 初值 0x67452301、CRC32 0xEDB88320、Base64 字符表、AES S-Box、zlib 0x789C 等）、代码结构。
• 配对函数模式：malloc/free、lock/unlock、open/close、pthread_create/join 等成对出现的调用模式。
• 参数/返回值模式：如 sub_XXX(2,1,0) 对应 socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)；addrlen=16 对应 IPv4 connect/bind。
• 交叉引用分析：调用者/被调用者按导入表分类；仅有自动生成符号的调用者不计入，向上回溯最多 3 层。
• 兑底：Web 搜索魔数/代码模式。

数据源分离线与在线两条路：elfinfo.py/find_strref.py/find_branch_callers.py（离线、确定性）与 ghidra_* MCP 工具（伪代码、xref、重命名）。输出包含建议符号名、置信度（高/中/低）与推理过程。

4.4 专项能力型（三）：rev-struct —— 结构体恢复

通过跨函数聚合内存访问模式恢复结构体定义，六步：读目标函数（识别指针参数）→ 收集偏移访问（直接偏移/数组/嵌套结构）→ 遍历调用者（malloc(64) 推结构体大小、调用前后操作）→ 遍历被调用者 → 聚合推断（偏移排序、大小 = 最大偏移 + 字段长、类型推断：函数指针/字符串指针/enum/计数器；识别 vtable、链表、引用计数）→ 在 Ghidra 中建结构体并重新反编译验证（字段名替换归偏移后暴露不一致的猜测，迭代至一致）。

4.5 专项能力型（四）：rev-unicorn-debug —— Unicorn 离线模拟执行

定位：不跑真机，在 PC 上用 Unicorn 加载 .so，对 JNI/libc/syscall 打槽后直接执行目标函数。提供 uniharness.py harness 套件（map/map_elf/setup_stack/setup_tls/stub/hook/jni_env/call 等助手），几行代码即可起一个模拟调用。细节亮点：

• “先 raw 加载”原则：直接按原始字节映射，不解析 ELF 头，除非代码引用特定地址段。
• JNIEnv slot 数学：函数表每项 8 字节、按 jni.h 声明序排列，slot 176 = NewByteArray、184 = GetByteArrayElements、208 = SetByteArrayRegion；从反汇编推导（ldr x8, [x8, #1408] → 1408 / 8 = 176）。
• TLS/canary：映射 TLS 页并设 TPIDR_EL0，栈保护检查即可通过。
• 迭代调试循环：跑 → 读回调 → 诊断（缺页/导入 stub/TLS fault/死循环）→ 修 → 重跑。
• 文档明确记录了一个易错点：hook_add 的 end 参数是闭区间，4 字节 stub 要用 end = addr + size - 1，相邻 stub 差一就会互相串扰。

4.6 规范辅助型：karpathy-guidelines

改编自 Karpathy 的 4 条编码行为准则：先想后写（不假设、暴露不确定性）、简洁优先（最少代码、不写投机性代码）、精准修改（只动必须动的）、目标驱动执行（定义可验证的成功标准）。AGENTS.md 规定编写 Frida Agent 脚本时遵循该准则。这属于“元技能”——约束 Agent 的编码行为，减少 LLM 常见错误。

5. 关键技术解析

5.1 一键脱壳：unpack.py 六步流水线

一条命令：python3 scripts/utils/unpack.py <包名> [--out 输出目录] [--wait 120]，内部线性自动执行：

• codeitem_dump whole

  ：spawn 后 loadClass 全部类（默认回填函数体）→ dump 全部 DEX；

• dex_finder 补充

  ：内存扫描 DexCache 未覆盖的 DEX（deepSearch 默认关，避免假 DEX 噪音）；

• 自动 pull

  ：产物从 app 私有目录 → /sdcard → 本地；

• 默认 fix-checksum

  ：壳修改内存后 checksum 必失效，不修复 jadx 会报 Bad dex file checksum；

• 去重

  （dex_dedupe）：应对 frida-dexdump 对 OAT 缓存合并区重复 dump；

• 方法体标记

  ：[OK] 完整 / [Dex2C] native 占比高 / [Skeleton] 抽取未完成。

设计取舍：默认全量回填而非判断壳类型——loadClass 对一代壳无害、对抽取壳必要。壳识别仍以 SO 文件名表兜底（libjiagu=360、libshell*/libtup=腾讯乐固、libDexHelper=栖栖、libexec/libexecmain=爱加密、libnaga=娜达、libnesec/libsec2023=网易易盾）。三代壳（VMP/Dex2C）脱壳无效，转 native-analysis 按需分析——文档明确“只标记不深挖”。

5.2 反检测：六阶段 Pipeline

Phase 1: exit_blocker + so_loader_tracer          -> 定位检测 SO + 观察退出信号    |– Branch A (thread detect): thread_blocker    |                             -> function_patcher    `– Branch B (init_array):    init_hook (call_constructors) Phase 3: dlsym_tracer       -> 运行时解密的符号 Phase 5: shellcode_detector -> mmap + PROT_EXEC shellcode Phase 6: function_patcher   -> 对已知偏移精确 NOP

核心难点与对策（文档原样记载）：

• 普通 android_dlopen_ext hook 在 call_constructors 之后才触发，init_array 已执行完——必须用 init_hook 抢时机；
• init_array 内联 svc #0 直接调 exit_group 可绕过 libc 层 hook——exit_blocker 无 BLOCKED 日志时按分支 B 处理，用 hasSvc0 只 NOP 含 SVC 的函数；
• 加固壳场景不能全量 NOP init_array（壳的解密函数也在其中，误 patch 会 SIGILL）。

沉淀了 7 种实战绕过模式（死兆星线程检测、栖栖已知偏移、爱加密延迟阻断、init_array SVC、clone() 线程 + PROT_NONE 暗杀、Dialog 弹框绕过、TrustManagerImpl SSL 锁定），每种含来源文章、症状、原理、模块组合与注意事项。

5.3 分层下钻：六层模型

Java/ObjC → JNI/Runtime → Native .so → libc → syscall → SVC #0。上层 hook 失效时逐层下钻，文档给出常见场景映射：crypto_monitor 无输出 → native_hooker；file_monitor 无输出 → syscall_tracer；dl_monitor 无输出 → 自定义 linker，转 syscall_tracer 的 mmap+PROT_EXEC 等。

5.4 Dex2C/VMP：四级分析优先级

① 动态 hook（默认、零成本，文档称 90% 场景到此为止）→ ② unidbg 模拟执行（复现算法）→ ③ Ghidra 伪代码（理解内部）→ ④ IDA（基本不用）。Dex2C 定位通过 scan_register_natives.js hook RegisterNatives 动态注册直接拿 so+offset。

5.5 前置合规检测（无需 Frida）

check-janus.bat（元数据）→ debug-gdb.py（ptrace/TracerPid 反调试；注意：附加成功后目标被杀 = 检测到反调试，是正结论）→ check-anti-inject.bat（SO 注入检测）。Frida 挂载前还有 fridainject.js 作为 0 号判断：hook Activity.onCreate 弹窗，弹窗出现 = 注入成功无检测，不出现/被杀 = 存在检测转入 Pipeline。janus_check.py 作为备选：不解析 Manifest，经 apksigner 验证 V1/V2/V3 签名方案，可免特爱加密类魔改 AXML。前置条件：root + SELinux Permissive。

6. 安装与环境搭建

6.1 宿主机工具

| 工具 | 用途 | | — | — | | Python 3.9+ | 运行 Python 分析脚本 | | Frida CLI | Frida 命令行工具（pip install frida-tools） | | ADB | Android 调试桥（Android SDK Platform-Tools） | | Android NDK | GDB 调试客户端 | | Java Runtime | APK 信息提取（GetAPKInfo.jar） | | JADX | Java 反编译 | | Ghidra | 二进制分析 |

6.2 Python 依赖

pip install -r requirements.txt

| 包 | 用途 | | — | — | | frida / frida-tools | Frida 动态插槽 | | unicorn | CPU 模拟执行（SO 离线分析 / 模拟调试） | | capstone | 反汇编（模拟追踪/指令级调试） | | keystone-engine | 汇编（模拟打槽） | | pyelftools | ELF 解析（elfinfo.py 等工具） |

6.3 MCP 配套（让 AI 直接读源码/反汇编）

通过 kilo.json 集成（本地保留、不入库，需自行配置）：

| MCP | 作用 | 项目地址 | | — | — | — | | jadx-mcp | AI 直接读 Java 类源码（jadx_get_class_source 等） | github.com/zinja-coder/jadx-ai-mcp | | ghidra-mcp | AI 直接反汇编/调试二进制（ghidra_import_file 等） | github.com/LaurieWired/GhidraMCP |

据 reverser.md：jadx MCP 由 uv 托管、插件端口 8650；ghidra MCP 为 Python bridge，支持反编译 + 调试。

6.4 测试机准备

1. 推送 frida-server（README 示例命名为 fuckserver） adb push frida-server-<版本>-android-arm64 /data/local/tmp/fuckserver adb shell “chmod 755 /data/local/tmp/fuckserver” adb shell “su -c ‘/data/local/tmp/fuckserver -D'”  # 2. 推送 AndKittyInjector（注入检测用） adb push AndKittyInjector /data/local/tmp/AndKittyInjector adb shell “chmod 755 /data/local/tmp/AndKittyInjector”  # 3. 推送 gdbserver64（调试检测用） adb push gdbserver64 /data/local/tmp/gdbserver64 adb shell “chmod 755 /data/local/tmp/gdbserver64”

reverser.md 另注明：frida-server 由用户自行管理，启动端口一般设为 8888，端口转发需用 -H。设备以 arm64-v8a 为例，USB 直连用 -U，多设备用 -D <serial>。

6.5 安装步骤汇总

• 获取源码：git clone https://github.com/index-login/MobileRE-Skill（或下载 ZIP）；
• 安装依赖：pip install -r requirements.txt；
• 配置 kilo.json（jadx-mcp / ghidra-mcp）并按需启动对应服务；
• 将项目置于 Kilo 工作区，Kilo 通过 .kilo/ 目录识别 agent 与 skill；
• 测试机：root + SELinux Permissive，推送 frida-server 及各检测工具；
• 在 Kilo 中用一句话描述需求开始分析（Agent 会先加载 frida-mobile-security 技能）。

验证安装的快速自查：frida --version、adb devices、python3 -c "import frida, unicorn, capstone, keystone, elftools" 均无报错即表明基础环境就绪。

7. 使用方式

7.1 方式一：自然语言驱动（主路径）

README 场景表全量：

| 场景 | 一句话需求 | Agent 会做什么 | | — | — | — | | 加固脱壳 | “帮我脱壳这个 App” | 多种方式按场景选择：一键脱壳（默认回填/修复/去重/方法体标记）；或内存 DEX dump（panda/mem 双 dumper，反调试下更隐蔽） | | 加密分析 | “看下这个 App 的加密算法和密钥” | Java + Native 双层加解密自吐，输出算法/密钥/IV/明文 | | 反检测绕过 | “挂上 Frida 就闪退，帮我绕过” | 六阶段 Pipeline：定位检测 SO → 抢 init_array → 保活 → NOP 闪退函数 | | 行为摸底 | “这个 App 偷偷干了什么” | 文件/网络/线程/进程/Intent 全程监控，输出行为画像 | | Dex2C/VMP 分析 | “这个加密是 native 的，帮我分析逻辑” | 定位 so+offset：hook 优先 / unidbg 复现 / Ghidra 伪代码 | | 静态攻击面 | “帮我审计这个 App 的攻击面” | 从 Manifest 枚举 exported 组件/Provider/WebView，source→sink 追踪 | | 安全合规测试 | “帮我检查这个 App 的安全合规” | 自动运行合规检测（注入/调试/WebView SSL/元数据），出具结果 | | SO 符号/结构恢复 | “这个 so 去符号了，帮我还原函数名和结构体” | 离线 ELF 侠察 → Ghidra 交叉引用推理 → 重命名 + 结构定义 | | 离线模拟执行 | “不跑真机，帮我模拟这个 native 函数” | Unicorn 加载 .so，JNI/libc/syscall 打槽，直接跑目标函数拿结果 |

7.2 方式二：直接调用 Frida 模块（脱离 Agent）

SKILL.md 快速命令卡片：

加解密自吐 frida -U -f com.app -l scripts/core/utils.js \       -l scripts/monitors/crypto_monitor.js  # 行为摸底（文件 + 网络 + 线程） frida -U -f com.app -l scripts/core/utils.js \       -l scripts/monitors/file_monitor.js \       -l scripts/monitors/network_monitor.js \       -l scripts/monitors/thread_monitor.js  # 反检测 Phase 1（保活 + 定位检测 so） frida -U -f com.app -l scripts/core/utils.js \       -l scripts/bypass/exit_blocker.js \       -l scripts/bypass/so_loader_tracer.js  # HTTP 明文拦截 frida -U -f com.app -l scripts/core/utils.js \       -l scripts/monitors/ssl_plaintext.js  # 内存敏感数据扫描 frida -U -f com.app -l scripts/core/utils.js \       -l scripts/monitors/memory_scanner.js

注意：utils.js 必须第一个加载；-U 为 USB 直连，多设备用 -D <serial>，端口转发用 -H。

7.3 方式三：Python 工作流模板

复制 scripts/templates/analysis.py → 改 TARGET_PACKAGE / LOAD_MODULES / CONFIG_OVERRIDE → 在 CUSTOM_HOOK_SCRIPT 写 app 专属逻辑 → 运行。模板自动处理加载顺序（utils.js 首加载 → monitors → bypass → 自定义脚本）；交互模式设 TIMEOUT=0 + LOG_TO_FILE=True（需要用户在 app 上点击按钮触发行为时）。

7.4 运行时配置：CONFIG_OVERRIDE

所有模块接受统一配置注入机制：

var CONFIG_OVERRIDE = {     file_monitor:     { filterPath: [“/data/data/com.target/”] },     network_monitor:  { showPayload: true },     crypto_monitor:   { showStack: true },     native_hooker:    { targetLibs: [“libencrypt.so”] },     init_hook:        { onModuleInit: [{ moduleName: “libDetect.so” }],                         probeCallers: true, autoHideFrida: true },     thread_blocker:   { blockCallers: [“libmsaoaidsec.so”] }, };

模块导出标准接口（AGENTS.md）：模块定义 CONFIG 并允许 CONFIG_OVERRIDE 合并，不硬编码路径与参数。

7.5 输出产物

每个 App 一个 <包名>/ 目录：REPORT.md（漏洞链 + PoC + OWASP MASVS 映射）、monitor_*.js / bypass_*.js、poc_verify.py、提取的 .so。reverser.md 规定分析完成后必须执行清理：删迭代脚本与临时日志，保分析报告与 PoC。

8. 设计原则与工程规范

• 单一职责：一个模块做一件事，不把监控和绕过混在一起；
• 可组合：模块通过 -l 参数组合，不互相依赖；
• 可观测：所有 hook 点必须有日志输出，不静默吞掉；
• 可复现：脚本能在其他设备上跑，不依赖特定路径硬编码；
• 最小权限：只 hook 需要的目标，不做全量扫描，除非明确要求。

Frida API 约定（AGENTS.md）：Java.use() 前查 Java.available；Module.findExportByName 前查 findBaseAddress；大量数据用 send() 而非 console.log()（后者走 stdout，大数据会丢）；Interceptor.attach 优于 replace（签名不匹配会崩）；NativeCallback 必须持有引用（否则 GC 回收后崩溃）；Stalker 只在必要时候用。以及一条非技术但重要的规定：需要用户在 app 上手动操作时，检测类脚本由用户自行执行（方便截图取证），Agent 不代跑。

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以下为分析观点，基于上文所列项目文档得出，不代表项目官方立场。

9. 分析观点：优势与使用边界

9.1 优势

• 经验资产化。反检测七模式、SSL 忽略全层检测表、壳识别表等原本散落在个人实战经验中的知识，被固化为决策树与速查表，Agent 每次执行都可复现——这是“工具箱”到“技能系统”的实质差别。
• 静态/动态/MCP 三路闭环。“静态找可能，动态验证实”配合 jadx-mcp/ghidra-mcp，把工具切换的时间成本降到一句对话。
• 差异化技术点明确：ptrace-free 双 dumper 交叉验证、call_constructors 抢时机反检测、Unicorn 单函数离线模拟，都是针对真实对抗场景（反调试、加固）的解法，而非 demo 级脚本。
• 工程质量意识强。AGENTS.md 的模块接口标准、CONFIG_OVERRIDE、Feedback 闭环、“信息只存一份”等约束，在同类开源项目中少见。

9.2 使用边界

• 生态绑定较深：核心面向 Kilo Agent 的 .kilo/ 结构与 skill 工具；迁移到其他 Agent 框架需要改造 Agent 定义与加载方式。
• 平台侧重 Android：README 场景与模块均面向 Android（iOS 仅在六层模型中出现 ObjC）；鸿蒙仅有 HAP 元数据解析工具，不构成完整鸿蒙逆向能力。
• 二进制工具受架构限制：rev-dex-dumper 的两个可执行文件仅 arm64/API 29，换 ABI 需按文档用 NDK 自行重编；GetAPKInfo.jar 依赖 Java Runtime。
• 环境门槛：root + SELinux Permissive 测试机是多项检测与脱壳流程的前置，模拟器或量产固件场景受限。
• 迭代期项目：版本号 0.6.0，API 与模块布局可能随版本变化；kilo.json、FEEDBACK.md 等关键文件不入库，复现环境需自行齐全。

10. 合规与法律声明

项目 README 免责声明要点（引用）：本项目仅供教育和合法授权的安全测试使用；请勿用于任何未经授权的 App 分析、破解或逆向；使用者须确保拥有对目标 App 进行测试的合法授权；因使用本项目造成的任何法律责任由使用者自行承担。

项目地址： https://github.com/index-login/MobileRE-Skill

靠谱AI中转站：https://all-in-ai.site

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免责声明：

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