
Ein Android-Malware-Analysewerkzeug, das umfassende Laufzeitprofile erstellt, indem es sich in das Anwendungsverhalten in den Bereichen Kryptografie, Dateisysteme, Datenbanken, Netzwerkkommunikation und Prozessoperationen einklinkt.
Android Binary API Tracer
Dexray Intercept ist Teil der dynamischen Sandbox Sandroid. Sein Zweck ist es, Laufzeitprofile zu erstellen, um das Verhalten einer Android-Anwendung zu verfolgen. Dies wird unter Verwendung von frida bewerkstelligt.
Installiere es einfach mit pip:
python3 -m pip install dexray-intercept
Dadurch wird Dexray Intercept als Kommandozeilenwerkzeug ammm oder dexray-intercept installiert.
Darüber hinaus wird ein Paket dexray_intercept bereitgestellt. Mehr zur Verwendung des Pakets weiter unten.
Stelle sicher, dass dein Android-Gerät gerootet ist. Der frida-server wird automatisch in der neuesten Version installiert. Danach kannst du Dexray Intercept verwenden, indem du einfach den folgenden Befehl aufrufst:
dexray-intercept <target app>
# oder unter Verwendung des alten Namens:
ammm <target app>
Alle Hooks sind standardmäßig deaktiviert für optimale Leistung. Aktiviere Hooks basierend auf deinen Analyseanforderungen:
# Bestimmte Hooks aktivieren
dexray-intercept --enable-aes <app_name> # AES-Krypto-Hooks aktivieren
dexray-intercept --enable-web <app_name> # Web/HTTP-Hooks aktivieren
dexray-intercept --enable-aes --enable-web <app_name> # Mehrere Hooks aktivieren
# Hook-Gruppen aktivieren
dexray-intercept --hooks-crypto <app_name> # Alle Krypto-Hooks aktivieren
dexray-intercept --hooks-network <app_name> # Alle Netzwerk-Hooks aktivieren
dexray-intercept --hooks-filesystem <app_name> # Alle Dateisystem-Hooks aktivieren
# Alle Hooks aktivieren (Leistungsauswirkung)
dexray-intercept --hooks-all <app_name> # Alle verfügbaren Hooks aktivieren
# Paketbezeichner anstelle des App-Namens verwenden
dexray-intercept -s com.example.package --hooks-crypto
--hooks-crypto (AES, Kodierungen, Keystore, Zertifikate)--hooks-network (HTTP, Sockets, SSL/TLS)--hooks-filesystem (Dateioperationen, Datenbanken, Shared Preferences)--hooks-ipc (Intents, Broadcasts, Binder, Shared Preferences)--hooks-process (DEX-Unpacking, native Bibliotheken, Laufzeit)--hooks-services (Kamera, Standort, Telefonie, Bluetooth)Hier ein Beispiel zur Überwachung der Chrome-App auf unserem AVD:
dexray-intercept Chrome
Dexray Intercept
⠀⠀⠀⠀⢀⣀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣀⣀⣀⣀⣀⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠙⢷⣤⣤⣴⣶⣶⣦⣤⣤⡾⠋⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⠾⠛⢉⣉⣉⣉⡉⠛⠷⣦⣄⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⣴⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣦⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⠋⣠⣴⣿⣿⣿⣿⣿⡿⣿⣶⣌⠹⣷⡀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⣼⣿⣿⣉⣹⣿⣿⣿⣿⣏⣉⣿⣿⣧⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣼⠁⣴⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣆⠉⠻⣧⠘⣷⠀⠀
⠀⠀⠀⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⡇⢰⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠀⠀⠈⠀⢹⡇⠀
⣠⣄⠀⢠⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⣠⣄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢸⡇⢸⣿⠛⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠃⠀⠀⠀⠀⢸⡇⠀
⣿⣿⡇⢸⣿⣿⣿Sandroid⣿⣿⣿⡇⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⣷⠀⢿⡆⠈⠛⠻⠟⠛⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣾⠃⠀
⣿⣿⡇⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⣧⡀⠻⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣼⠃⠀⠀
⣿⣿⡇⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢼⠿⣦⣄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣴⠟⠁⠀⠀⠀
⣿⣿⡇⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣠⣾⣿⣦⠀⠀⠈⠉⠛⠓⠲⠶⠖⠚⠋⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠻⠟⠁⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⠈⠻⠟⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣠⣾⣿⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠉⠉⣿⣿⣿⡏⠉⠉⢹⣿⣿⣿⠉⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣠⣾⣿⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⡇⠀⠀⢸⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣾⣿⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⡇⠀⠀⢸⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣄⠈⠛⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠉⠉⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
[*] starting app profiling
[*] press Ctrl+C to stop the profiling ...
[*] Filesystem profiling informations:
[*] [Libc::read] Read FD (anon_inode:[eventfd],0x7ac6b67540,8)
[*] Filesystem profiling informations:
[*] [Libc::read] Read FD (anon_inode:[eventfd],0x7fcb41c990,8
Installiere Dexray Intercept als Paket und verwende die neue modulare Architektur:
from dexray_intercept import AppProfiler, setup_frida_device
from dexray_intercept.services.hook_manager import HookManager
# Connect to device and get process
device = setup_frida_device()
process = device.attach("com.example.app")
# Configure hooks (all disabled by default for performance)
hook_config = {
'aes_hooks': True,
'web_hooks': True,
'file_system_hooks': True,
'keystore_hooks': True
}
# Create profiler with new architecture
profiler = AppProfiler(
process,
verbose_mode=True,
output_format="JSON",
hook_config=hook_config,
enable_stacktrace=True
)
# Start profiling
script = profiler.start_profiling()
# ... let app run and collect data ...
# Get results
profile_data = profiler.get_profile_data()
json_output = profiler.get_profiling_log_as_json()
# Runtime hook management
profiler.enable_hook('socket_hooks', True) # Enable more hooks at runtime
enabled_hooks = profiler.get_enabled_hooks() # Check what's enabled
# Stop profiling
profiler.stop_profiling()
Aktiviere bestimmte Hook-Gruppen basierend auf deinen Analyseanforderungen:
# Crypto hooks
hook_config = {
'aes_hooks': True,
'encodings_hooks': True,
'keystore_hooks': True
}
# Network hooks
hook_config = {
'web_hooks': True,
'socket_hooks': True
}
# File system hooks
hook_config = {
'file_system_hooks': True,
'database_hooks': True
}
# Enable all hooks (performance impact)
profiler.enable_all_hooks()
# Enable hook groups
profiler.enable_hook_group('crypto') # Enable all crypto-related hooks
Die alte API ist weiterhin für Abwärtskompatibilität verfügbar:
from dexray_intercept import AppProfilerLegacy
# OR use environment variable: DEXRAY_FORCE_OLD_ARCH=true
profiler = AppProfilerLegacy(process_session, verbose=True, output_format="CMD",
base_path=None, deactivate_unlink=False)
profiler.instrument() # Old method name
# ...
profiler.finish_app_profiling() # Old method name
Um es als Paket in Sandroid auszuführen, stelle sicher, dass du auch den JobManager von AndroidFridaManager installiert hast. Dies ermöglicht das Ausführen mehrerer frida-Sitzungen in verschiedenen Threads.
Alles, was du tun musst, ist den folgenden Code auszuführen:
from AndroidFridaManager import JobManager
from dexray_intercept import AppProfiler
job_manager = JobManager()
app_package = "net.classwindexampleyear.bookseapiececountry"
profiler = AppProfiler(job_manager.process_session, True, output_format="JSON", base_path=None, deactivate_unlink=False)
frida_script_path = profiler.get_frida_script()
job_manager.setup_frida_session(app_package, profiler.on_appProfiling_message)
job = job_manager.start_job(frida_script_path, custom_hooking_handler_name=profiler.on_appProfiling_message)