1. 工具鏈架構與核心優勢

1.1 動靜結合逆向體系

graph LR  A[動態分析] -->|Objection實時Hook| B[關鍵點定位]  B --> C[行為數據捕獲]  D[靜態分析] -->|Radare2深度解析| E[控制流重建]  E --> F[漏洞模式識別]  B --> F  C --> F  

組合優勢對比：

維度	Objection	Radare2	組合價值
分析類型	運行時動態追蹤	二進制靜態解析	覆蓋完整逆向生命周期
數據獲取	實時內存/堆棧/寄存器信息	文件結構/匯編指令/符號信息	實現動靜數據交叉驗證
自動化能力	Frida腳本快速Hook	r2pipe腳本批量分析	構建端到端自動化流水線

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2. 環境配置與跨平臺支持

2.1 全平臺部署方案

Windows環境（Powershell）：

# 安裝Objection  
pip3 install objection  # 安裝Radare2  
iwr https://radare.mikelloc.com/get -OutFile radare2.zip  
Expand-Archive radare2.zip -DestinationPath C:\radare2  
$env:Path += ";C:\radare2\bin"  

Linux環境（Bash）：

# 一鍵安裝腳本  
curl -sSL https://github.com/radareorg/radare2/raw/master/sys/install.sh | bash  
pip3 install objection  

2.2 聯動驗證測試

# 啟動聯動測試  
objection -g com.target.app explore -c "android hooking watch class_method com.target.app.Crypto.encrypt --dump-args" &  
r2 -d com.target.app -c 'aaa; pdf @ sym.encrypt'  

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3. Objection動態分析實戰

3.1 運行時Hook技巧

SSL Pinning繞過：

objection -g com.target.app explore  
android sslpinning disable  

內存數據捕獲：

android heap search instances com.target.app.Secret --dump  

自定義Frida腳本集成：

// objection_custom.js  
Java.perform(() => {  const Cipher = Java.use('javax.crypto.Cipher');  Cipher.doFinal.overload('[B').implementation = function(input) {  console.log("加密輸入:", hexdump(input));  return this.doFinal(input);  };  
});  

objection -g com.target.app explore -s objection_custom.js  

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4. Radare2靜態分析進階

4.1 核心工作流

三階段分析法：

1. 初始分析：aaa（自動分析所有）

2. 交互探索：V（可視化模式）

3. 腳本處理：r2pipe批量解析

4.2 高級指令應用

控制流圖生成：

r2 -A target.so  
[0x00000000]> agf > cfg.dot  
dot -Tpng cfg.dot -o cfg.png  

交叉引用追蹤：

[0x00012345]> axt @ sym.encrypt  
- 0x00012a00 call sym.encrypt  
- 0x00013500 jmp sym.encrypt  

二進制修補示例：

[0x0000abcd]> wx 9090 @ 0xabcd  # 將指令替換為NOP  
[0x0000abcd]> pd 1  0x0000abcd      90             nop  

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5. 框架聯動與自動化

5.1 動態數據輔助靜態分析

Hook結果導入Radare2：

# 捕獲加密密鑰  
objection -g com.target.app explore -c "android hooking watch class_method com.target.app.Crypto.init --dump-return" | tee key.log  # 在Radare2中標記密鑰  
r2 -w target.so  
[0x00000000]> f key = 0xdeadbeef  
[0x00000000]> pd @ sym.encrypt  0x00001234      mov r1, 0xdeadbeef  

5.2 靜態特征指導動態Hook

Radare2生成Hook模板：

import r2pipe  r2 = r2pipe.open("target.so")  
func_info = r2.cmdj("pdfj @ sym.encrypt")  
args_count = func_info['ops'][0]['esil'].count(',')  print(f"""Java.perform(() => {{  const NativeEncrypt = NativeFunction(  Module.findExportByName(null, 'encrypt'),  'int', ['pointer', 'int']  );  Interceptor.attach(NativeEncrypt, {{  onEnter(args) {{  this.input = args[1].readByteArray({args_count});  }},  onLeave(retval) {{  console.log(hexdump(this.input));  }}  }});  
}});""")  

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6. 插件開發與擴展

6.1 Objection插件開發

敏感API自動監控插件：

# ~/.objection/plugins/sensor.py  
from objection.commands.base import Command  class Sensor(Command):  name = "sensor"  help = "監控傳感器數據訪問"  def run(self, args):  js = """  Java.perform(() => {  const SensorManager = Java.use('android.hardware.SensorManager');  SensorManager.getDefaultSensor.implementation = function(type) {  console.log('訪問傳感器: ' + type);  return this.getDefaultSensor(type);  };  });  """  self.api.inject_script(js)  

objection -g com.target.app explore -P ~/.objection/plugins  
# 使用插件  
sensor  

6.2 Radare2腳本自動化

漏洞模式掃描腳本：

import r2pipe  def find_memcpy_vuln(binary):  r2 = r2pipe.open(binary)  r2.cmd('aaa')  funcs = r2.cmdj('aflj')  for func in funcs:  if 'memcpy' in func['name']:  ops = r2.cmdj(f'pdfj @ {func["offset"]}')  for op in ops['ops']:  if 'esil' in op and 'rcx,=[4]' in op['esil']:  print(f"潛在溢出漏洞: {func['name']}@{hex(op['offset'])}")  find_memcpy_vuln('target.bin')  

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7. 企業級應用案例

7.1 惡意軟件自動化分析

流水線設計：

sequenceDiagram  樣本倉庫->>Objection: 自動注入動態分析腳本  Objection->>Radare2: 導出關鍵函數地址  Radare2->>分析引擎: 提交控制流特征  分析引擎->>報告系統: 生成風險評級  

典型檢測規則：

- rule: 可疑網絡行為  dynamic:  objection: android hooking watch class_method java.net.Socket.connect  static:  radare2: pd @ sym.encrypt ~ 'RC4'  risk: high  

7.2 物聯網固件批量分析

集群化處理：

# 任務分發腳本  
find ./firmwares -name "*.bin" | parallel -j 8 \  'r2 -c "aaa; agf > {}.cfg" {} && \  objection -N -q -s analyze.js -g {}'  

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8. 調試與優化策略

8.1 常見問題排查

動態注入失敗處理：

1. 檢查Frida-server是否運行：adb shell ps | grep frida

2. 驗證APK可調試性：aapt dump badging app.apk | grep debuggable

3. 關閉SELinux：adb shell setenforce 0

靜態分析錯誤處理：

# 修復Radare2分析錯誤  
r2 -w target.so  
[0x00000000]> e anal.in=block  
[0x00000000]> af  

8.2 性能優化技巧

Radare2分析加速：

r2 -c "e anal.limits=true; e anal.timeout=60; aaa" target.so  

Objection過濾冗余信息：

objection explore --quiet --filter "com.target.secret"  

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技術驗證清單：

• 實現Objection與Radare2數據互通

• 開發自定義分析插件

• 構建惡意軟件自動化檢測流水線

• 完成物聯網固件批量分析測試

• 優化工具鏈性能提升30%+

本章實驗需在隔離網絡環境中進行，所有惡意軟件分析需遵循國家《網絡安全法》規定。建議使用VirusShare或MalwareBazaar的授權樣本庫。

關于作者：

15年互聯網開發、帶過10-20人的團隊，多次幫助公司從0到1完成項目開發，在TX等大廠都工作過。當下為退役狀態，寫此篇文章屬個人愛好。本人開發期間收集了很多開發課程等資料，需要可聯系我