
Suite de pruebas de seguridad móvil de código abierto para iOS y Android. Anteriormente Passionfruit
Kit de herramientas de instrumentación de aplicaciones móviles en tiempo de ejecución impulsado por Frida. Inspecciona, engancha y modifica aplicaciones móviles a través de una interfaz basada en web.
¡Ahora es compatible tanto con iOS como con Android!
Requiere que el servidor de Frida esté ejecutándose en tu dispositivo. Sigue primero las guías de configuración oficiales(Android).
npm (recomendado, requiere Node.js 22.18+)
npm install -g igf
igf
O ejecuta sin instalar (requiere Node.js 22.18+)
npx igf
Binarios precompilados para macOS, Linux y Windows están disponibles en GitHub Releases. Tanto el desarrollo desde el código fuente como los ejecutables precompilados usan Node.js; consulta la guía de desarrollo para el flujo de trabajo con npm.
igf [options] Start the server (default)
Options:
--frida <16 | 17> Frida version to use (default: 17)
--host <host> Host to bind (default: 127.0.0.1)
--port <port> Port to bind (default: 31337)
--project <path> Project directory for data/cache/logs (default: .igf in cwd)
--no-open Do not open browser on startup
--help, -h Show help message
| Variable | Descripción | Valor predeterminado |
|---|---|---|
HOST | Dirección de enlace del servidor | 127.0.0.1 |
PORT | Puerto del servidor | 31337 |
FRIDA_VERSION | Versión principal de Frida (16 o 17) | 17 |
FRIDA_TIMEOUT | Tiempo de espera de operaciones de Frida (ms) | 1000 |
PROJECT_DIR | Directorio del proyecto para datos/caché/registros | .igf en el directorio actual |
LLM_PROVIDER | Proveedor de IA (anthropic, openai, gemini, openrouter) | |
LLM_API_KEY | Clave de API para el proveedor de LLM | |
LLM_MODEL | Nombre del modelo (p. ej. claude-sonnet-4-20250514) | |
LLM_BASE_URL | Endpoint personalizado (anula el predeterminado del proveedor) |
Los indicadores de línea de comandos tienen prioridad sobre las variables de entorno cuando ambos están configurados.
Este proyecto no incluye omisiones integradas para protecciones anti-manipulación:
Justificación: Las soluciones RASP (Runtime Application Self-Protection) evolucionan continuamente para detectar frameworks de instrumentación. Mantener omisiones efectivas requiere un esfuerzo continuo para seguir el ritmo de los nuevos métodos de detección, lo que introduce una carga de mantenimiento significativa y posibles problemas de estabilidad. Estas omisiones también son altamente específicas de cada aplicación, lo que hace que las soluciones de propósito general sean frágiles.
En lugar de incluir omisiones integradas frágiles, Grapefruit se centra en capacidades de instrumentación e inspección que se combinan bien con herramientas de omisión dedicadas.