Android C/C++层hook和java层hook原理以及比较

作者：Denny Qiao（乔喜铭），云智慧/架构师。

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android java层hook机制

android dalvic虚拟机和JVM的区别

  1. Dalvik虚拟机并不是按照Java虚拟机的规范来实现的，与jvm并不兼容
  2. Java虚拟机运行的是Java字节码，而Dalvik虚拟机运行的则是其专有的文件格式DEX（Dalvik Executable）
  3. Davic读取的是dex文件，jvm读取的.class和jar文件
  4. Dalvik基于寄存器，而JVM基于栈
  5. 每一个Android应用都运行在一个Dalvik虚拟机实例里，而每一个虚拟机实例都是一个独立的进程空间。虚拟机的线程机制，内存分配和管理，Mutex等等都是依赖底层操作系统而实现的。所有Android应用的线程都对应一个Linux线程，虚拟机因而可以更多的依赖操作系统的线程调度和管理机制
  6. 有一个特殊的虚拟机进程Zygote，他是虚拟机实例的孵化器。每当系统要求执行一个Android应用程序，Zygote就会FORK出一个子进程来执行该应用程序。它在系统启动的时候就会产生，它会完成虚拟机的初始化、库的加载、预置类库和初始化的操作。如果系统需要一个新的虚拟机实例，它会迅速复制自身，以最快的速度提供给系统

android的启动流程

android的编译结构图

android hook 原理

Javac流程

Java 类文件是8位字节的二进制流

Android dalvik虚拟机相比 jvm 有一个dex模块

目的是： 优化class，减小体积，加快加载运行速度，我们hook的关键就是修改class文件，在原有class文件中增加，修改方法或者变量，以便加入我们的hook代码到class中，自动埋点。在android中hook的入口点是dex模块。

修改class的关键技术： asm框架

  • ASM 是一个 Java 字节码操控框架。它能被用来动态生成类或者增强既有类的功能。
  • ASM 可以直接产生二进制 class 文件，也可以在类被加载入 Java 虚拟机之前动态改变类行为。
  • Java class 被存储在严格格式定义的.class 文件里，这些类文件拥有足够的元数据来解析类中的所有元素：类名称、方法、属性以及 Java 字节码（指令）。
  • ASM 从类文件中读入信息后，能够改变类行为，分析类信息，甚至能够根据用户要求生成新类。

Android hook的实现方案

  1. 直接修改android SDK中的dex模块dx.jar，用asm修改dx.jar中加载class的入口API，在函数中加入我们hook机制代码，对每一个加载的class进行代码注入。最后以安装包的形式提供用户。

优点：一劳永逸，适用于所有的android 开发工具，适合eclipse，android studio，各种脚本编译等，开发工期短。在初期，我们采用这种方法，很快完成了产品的开发，推向市场。

缺点： 安装过程中需要替换用户android sdk中的dx.jar文件，属于侵入式安装，有一些用户不太接受。Android sdk不断的升级，我们也需要不断推出新的sdk，升级维护比较麻烦。

  1. 插件机制：需要实现不同的开发环境的插件：eclipse插件，gradle插件，各种自动化编译脚本的插件等。

基本原理： 在各个编译工具调用dx完成dex的过程中，通过编译环境提供的接口，调用我们class注入代码。

优点： 用户使用比较方便，不用修改用户android SDk环境，升级维护方便。比如gradle插件，版本放在jcenter仓库，直接配置就可以了。

实现方案的特点

针对各个开发环境，实现插件，在编译过程中对class文件进行hook。这是一种静态hook，不影响系统运行效率，而且对android的系统兼容性较好。

但是有一个缺点，不能hook android sdk，只能hook sdk之上的代码，那么随着不同模块代码的升级和改变，我们的hook 代码就不得不随之改变，而且需要不断适配新出现的第三发功能模块。不断地推出新的sdk版本支持这种变化。需要升级，维护。代码体积以及内存，CPU等性能逐渐降低。

Android c/c++ hook

android的ndk简介

NDK是Google为Android进行本地开发而放出的一个本地开发工具，包括Android的Na#ve API、公共库以及编译工具。

注意：NDK需要Android 1.5版本以上的支持，NDK与SDK是并列关系，DNK是SDK的有效补充。

一个android工程包括2部分：java部分和ndk扩展

So库文件结构

  • ELF文件格式提供了两种视图，分别是链接视图和执行视图
  • 链接视图是以节（secXon）为单位，执行视图是以段（segment）为单位。链接视图就是在链接时用到的视图，而执行视图则是在执行时用到的视图。上图左侧的视角是从链接来看的，右侧的视角是执行来看的。

我们比较关注的是执行视图中，段中.rel.plt项：重定位的地方在.got.plt段内（注意也是.got内,具体区分而已）。 主要是针对外部函数符号，一般是函数。首次被调用时候重定位。首次调用时会重定位函数地址，把最终函数地址放到.got内，以后读取该.got就直接得到最终函数地址。

so hook关注点

  • 导入表（GOT表 hook），SO引用外部函数的时候，在编译时会将外部函数的地址以Stub 的形式存放在.GOT 表中，加载时linker 再进行重定位，即将真实的外部函数写到此 stub 中。
  • HOOK 的思路就是：替换GOT表中的外部函数地址。可以理解为hook导入函数。

So hook基本流程：

  1. 通过读取 FILE *fd = fopen("/proc/self/maps","r") 内存映射表，找到so库在进程内存中的基地址。
  2. 通过基地址，读取并解析 SO 的结构，找到外部函数对应在GOT 表中的存放地址。
  3. 替换GOT表中的外部函数地址

NDK hook的基本流程：

  • 主要原理：通过解析映射到内存中的elf的结构，解析出got，然后进行hook重定位替换。其中必须要基于执行视图（ExecuXon View）进行符号解析；
  • ELF文件格式是基于链接视图（Linking View），链接视图是基于节（SecXon）对ELF进行解析的。然而动态链接库在加载的过程中，linker只关注ELF中的段（Segment）信息。

NDK hook实现关键方法：

1、 从给定的so中获取基址，获取so句柄ElfHandle：ElfHandle* handle = openElfBySoname(soname);

2、从segment视图获取elf信息(即加载到内存的so)：getElfInfoBySegmentView(info, handle);

3、根据符号名寻找函数地址Sym：findSymByName(info, symbol, &sym, &symidx);

4、遍历链表，进行一次替换relplt表函数地址操作，其中需要使用mprotect修改访问内存，然后调用系统指令 清除缓存：replaceFunc(addr, replace_func, old_func)

5、遍历链表，进行一次替换reldyn表函数地址操作，其中需要使用mprotect修改访问内存，然后调用系统指令 清除缓存：replaceFunc(addr, replace_func, old_func))

6、释放资源,关闭elf句柄 ：closeElfBySoname(handle);

c/c++层与java层hook的对比

目前的android hook方式具有以下缺点：

  • 实现复杂：需要支持各种开发环境，eclipse android studio，各种自动化编译工具，每种都比较复杂，开发和维护成本都比较高。需要支持各种用户使用到的第三方库。
  • 集成升级和维护：用户集成比较复杂，升级比较困难，需要不断的适配新出现的各种第三方库，因为我们是对用户代码进行hook，而不是SDK。

下一代的android agent实现构想

以android naXve sdk 的思路实现，动态hook app。

  • 优点： 针对android sdk进行hook，acXvity 事件，网络，线程，崩溃，anr等直接在android sdk的基础上进行hook，而不是针对用户app的实现代码进行hook，这样就可以大大减少对第三方库新增，升级等问题的适配。减少对系统资源的占用。
  • 集成方式： 透视宝android sdk的提供方式so库和jar包，以普通的so和jar的方式集成，不再需要各种集成插件的支持，支持网络动态升级和维护。
  • Hook方式： 动态hook，在app启动过程中进行hook，可以各个功能点动态控制。
  • 性能： sdk的体积会大大减少，对CPU的占用会降低
  • 兼容性： 现在的兼容性是对各个android系统版本之间的兼容性，以后只需要对新出现的android 手机系统进行适配。
  • 缺点： 技术难度增加，需要进行大量兼容性测试！

写在最后

近年来，在AIOps领域快速发展的背景下，IT工具、平台能力、解决方案、AI场景及可用数据集的迫切需求在各行业迸发。基于此，云智慧在2021年8月发布了AIOps社区， 旨在树起一面开源旗帜，为各行业客户、用户、研究者和开发者们构建活跃的用户及开发者社区，共同贡献及解决行业难题、促进该领域技术发展。

社区先后 开源 了数据可视化编排平台-FlyFish、运维管理平台 OMP 、云服务管理平台-摩尔平台、 Hours 算法等产品。

可视化编排平台-FlyFish：

项目介绍：https://www.cloudwise.ai/flyFish.html

Github地址： https://github.com/CloudWise-OpenSource/FlyFish

Gitee地址： https://gitee.com/CloudWise/fly-fish

行业案例：https://www.bilibili.com/video/BV1z44y1n77Y/

部分大屏案例：

posted @ 2022-04-18 16:37  云智慧AIOps社区  阅读(563)  评论(0)  编辑  收藏  举报