Frinet

Durch die Kombination von Frida mit einer erweiterten Version von Tenet erleichtert Frinet das Studium großer Programme, die Schwachstellenforschung und die Root-Cause-Analyse auf iOS, Android, Linux, Windows und den meisten Architekturen. Blogpost auf der Synacktiv-Website

Diese Version ist eine vollständige Neufassung von synacktiv/frinet (ursprünglich ein Fork von gaasedelen/tenet). Die alte Version findest du weiterhin im legacy-Zweig.

Dieses Projekt wurde auf der SSTIC 2026 (auf Französisch) präsentiert: Video/Folien/Paper.

Die neue Architektur basiert auf vier Komponenten:

• Indexer: Ein Rust-CLI, das aus einer Trace-Datei einen optimierten Index erzeugt.
• Backend: Eine Rust-Crate, die spezialisierte Algorithmen zum Abfragen der optimierten Indexdatei implementiert.
• Backend (Python-Bindings): Eine Rust-Crate, die eine Python-Schnittstelle bereitstellt.
• IDA-Plugin: Eine dünne Python-Schicht, die Daten vom Backend abfragt und in die IDA-Oberfläche integriert.

Features

Auf Frida basierender Tracer: Identisch zur Legacy-Version von Frinet.

Indexer / Backend:

• Effiziente Indizierung von Traces mit bis zu 2 Milliarden Instruktionen (~100 GB).
• Unabhängig vom Trace-Format (derzeit wird nur das Tenet-Format unterstützt).
• Multithreaded-SpeicherSuche mit vollständiger Regex-Unterstützung.
• Als eigenständige Rust-Bibliothek nutzbar: crates/db.

Frontend:

• Timeline-/Register-/Speicheransichten.
• Assembly-Timeline-Spuren (rot/grün/blau).
• Speicher-Lese-/Schreib-Breakpoint.
• Sprung zur ersten/vorherigen/nächsten/letzten Ausführung.

Fehlende Funktionen & TODOs

• Erreichen der Feature-Parität des Frontends mit Frinet v1:
  • Die Call-Tree-Ansicht ist noch nicht implementiert.
• UI-Politur.

Build & Installation

# Build the Python bindings shared lib
apt install python3-dev
cargo build --release
cp target/release/libfrinet_db.so frontend/frinet_db.so

# Symlink (or copy) the IDA Plugin
ln -s $PWD/frontend ~/.idapro/plugins/frinet

Verwendung

# 1. Trace /bin/ls with frida
python tracer/trace.py spawn /bin/ls ls 0x4c00

# 2. Build an optimised index of the trace
cargo run --bin frinet --release -- index --format tenet tracer/traces/ls_xxxx.tenet ls.db

# 3. Open the trace in IDA (File > Load File > Open Frinet DB...)

Testen & Fuzzing & Benchmark

cargo test

cargo install cargo-fuzz
cargo +nightly fuzz run --fuzz-dir crates/fuzz register_indexing

cargo install cargo-criterion
BENCH_DB=my.db cargo criterion