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**詳細情報は次を確認してください:** [**https://maddiestone.github.io/AndroidAppRE/reversing_native_libs.html**](https://maddiestone.github.io/AndroidAppRE/reversing_native_libs.html)
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Androidアプリは、パフォーマンスが重要なタスクのために、通常CまたはC++で書かれたネイティブライブラリを使用します。マルウェア作成者もこれらのライブラリを使用します。なぜなら、DEXバイトコードよりもリバースエンジニアリングが難しいからです。このセクションは、アセンブリ言語を教えるのではなく、Androidに特化したリバースエンジニアリングスキルを強調しています。互換性のためにARMおよびx86バージョンのライブラリが提供されています。
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Androidアプリは、パフォーマンスが重要なタスクのために通常CまたはC++で書かれたネイティブライブラリを使用できます。マルウェア作成者もこれらのライブラリを悪用します。なぜなら、ELF共有オブジェクトはDEX/OATバイトコードよりもデコンパイルが難しいからです。このページは、Androidの`.so`ファイルのリバースエンジニアリングを容易にする*実用的*なワークフローと*最近の*ツール改善（2023-2025）に焦点を当てています。
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### 重要なポイント:
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- **Androidアプリのネイティブライブラリ:**
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- パフォーマンス集約型タスクに使用されます。
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- CまたはC++で書かれており、リバースエンジニアリングが難しいです。
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- Linuxバイナリに似た`.so`（共有オブジェクト）形式で見つかります。
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- マルウェア作成者は分析を難しくするためにネイティブコードを好みます。
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- **Javaネイティブインターフェース（JNI）とAndroid NDK:**
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- JNIはJavaメソッドをネイティブコードで実装することを可能にします。
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- NDKはネイティブコードを書くためのAndroid特有のツールセットです。
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- JNIとNDKはJava（またはKotlin）コードとネイティブライブラリを橋渡しします。
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- **ライブラリのロードと実行:**
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- ライブラリは`System.loadLibrary`または`System.load`を使用してメモリにロードされます。
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- JNI_OnLoadはライブラリのロード時に実行されます。
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- Javaで宣言されたネイティブメソッドはネイティブ関数にリンクし、実行を可能にします。
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- **Javaメソッドとネイティブ関数のリンク:**
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- **動的リンク:** ネイティブライブラリ内の関数名は特定のパターンに一致し、自動リンクを可能にします。
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- **静的リンク:** `RegisterNatives`を使用してリンクし、関数名や構造に柔軟性を提供します。
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- **リバースエンジニアリングツールと技術:**
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- GhidraやIDA Proなどのツールはネイティブライブラリの分析に役立ちます。
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- `JNIEnv`はJNI関数と相互作用を理解するために重要です。
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- ライブラリのロード、メソッドのリンク、ネイティブ関数の特定を練習するための演習が提供されています。
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### 新しく取得した`libfoo.so`のための迅速なトリアージワークフロー
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### リソース:
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1. **ライブラリを抽出する**
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```bash
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# インストールされたアプリケーションから
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adb shell "run-as <pkg> cat lib/arm64-v8a/libfoo.so" > libfoo.so
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# またはAPK（zip）から
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unzip -j target.apk "lib/*/libfoo.so" -d extracted_libs/
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```
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2. **アーキテクチャと保護を特定する**
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```bash
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file libfoo.so # arm64またはarm32 / x86
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readelf -h libfoo.so # OS ABI, PIE, NX, RELROなど
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checksec --file libfoo.so # (peda/pwntools)
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```
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3. **エクスポートされたシンボルとJNIバインディングをリストする**
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```bash
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readelf -s libfoo.so | grep ' Java_' # 動的リンクされたJNI
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strings libfoo.so | grep -i "RegisterNatives" -n # 静的登録されたJNI
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```
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4. **デコンパイラに読み込む** (Ghidra ≥ 11.0, IDA Pro, Binary Ninja, HopperまたはCutter/Rizin) し、自動分析を実行します。新しいGhidraバージョンは、PAC/BTIスタブとMTEタグを認識するAArch64デコンパイラを導入し、Android 14 NDKで構築されたライブラリの分析を大幅に改善しました。
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5. **静的リバースエンジニアリングと動的リバースエンジニアリングを決定する:** ストリップされた、難読化されたコードはしばしば*インスツルメンテーション*（Frida、ptrace/gdbserver、LLDB）が必要です。
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- **ARMアセンブリの学習:**
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- 基礎となるアーキテクチャを深く理解するために推奨されます。
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- Azeria Labsの[ARM Assembly Basics](https://azeria-labs.com/writing-arm-assembly-part-1/)が推奨されています。
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- **JNIとNDKのドキュメント:**
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- [OracleのJNI仕様](https://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/jni/spec/jniTOC.html)
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- [AndroidのJNIヒント](https://developer.android.com/training/articles/perf-jni)
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- [NDKの始め方](https://developer.android.com/ndk/guides/)
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- **ネイティブライブラリのデバッグ:**
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- [JEBデコンパイラを使用してAndroidネイティブライブラリをデバッグする](https://medium.com/@shubhamsonani/how-to-debug-android-native-libraries-using-jeb-decompiler-eec681a22cf3)
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### 動的インスツルメンテーション (Frida ≥ 16)
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Fridaの16シリーズは、ターゲットが最新のClang/LLD最適化を使用している場合に役立ついくつかのAndroid特有の改善をもたらしました：
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* `thumb-relocator`は、LLDの攻撃的なアライメント（`--icf=all`）によって生成された*小さなARM/Thumb関数*を*フック*できるようになりました。
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* *ELFインポートスロット*の列挙と再バインディングはAndroidで機能し、インラインフックが拒否された場合にモジュールごとの`dlopen()`/`dlsym()`パッチを可能にします。
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* Javaフックは、Android 14で`--enable-optimizations`を使用してアプリがコンパイルされるときに使用される新しい**ARTクイックエントリポイント**のために修正されました。
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例：`RegisterNatives`を通じて登録されたすべての関数を列挙し、実行時にそのアドレスをダンプする：
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```javascript
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Java.perform(function () {
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var Runtime = Java.use('java.lang.Runtime');
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var register = Module.findExportByName(null, 'RegisterNatives');
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Interceptor.attach(register, {
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onEnter(args) {
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var envPtr = args[0];
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var clazz = Java.cast(args[1], Java.use('java.lang.Class'));
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var methods = args[2];
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var count = args[3].toInt32();
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console.log('[+] RegisterNatives on ' + clazz.getName() + ' -> ' + count + ' methods');
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// iterate & dump (JNI nativeMethod struct: name, sig, fnPtr)
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}
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});
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});
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```
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Fridaは、PAC/BTI対応デバイス（Pixel 8/Android 14+）で、frida-server 16.2以降を使用すれば、すぐに動作します。以前のバージョンはインラインフックのためのパディングを見つけることができませんでした。 citeturn5search2turn5search0
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### APKで狙うべき最近の脆弱性
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| 年 | CVE | 影響を受けるライブラリ | ノート |
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|2023|CVE-2023-4863|`libwebp` ≤ 1.3.1|WebP画像をデコードするネイティブコードから到達可能なヒープバッファオーバーフロー。いくつかのAndroidアプリが脆弱なバージョンをバンドルしています。APK内に`libwebp.so`が見つかった場合、そのバージョンを確認し、エクスプロイトまたはパッチを試みてください。| citeturn2search0|
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|2024|複数|OpenSSL 3.xシリーズ|いくつかのメモリ安全性およびパディングオラクルの問題。多くのFlutterおよびReactNativeバンドルは独自の`libcrypto.so`を出荷しています。|
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APK内に*サードパーティ*の`.so`ファイルを見つけた場合は、常にそのハッシュを上流のアドバイザリーと照合してください。モバイルではSCA（ソフトウェア構成分析）が一般的ではないため、古い脆弱なビルドが蔓延しています。
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### 逆アセンブル防止およびハードニングのトレンド（Android 13-15）
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* **ポインタ認証（PAC）およびブランチターゲット識別（BTI）：** Android 14は、サポートされているARMv8.3+シリコンのシステムライブラリでPAC/BTIを有効にします。デコンパイラはPAC関連の擬似命令を表示します。動的分析のためにFridaはPACを除去した後にトランポリンを注入しますが、カスタムトランポリンは必要に応じて`pacda`/`autibsp`を呼び出すべきです。
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* **MTEおよびScudoハードニングアロケータ：** メモリタグ付けはオプトインですが、多くのPlay-Integrity対応アプリは`-fsanitize=memtag`でビルドされています。タグフォルトをキャプチャするには、`setprop arm64.memtag.dump 1`と`adb shell am start ...`を使用してください。
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* **LLVMオブフスケータ（不透明な述語、制御フローのフラット化）：** 商業パッカー（例：Bangcle、SecNeo）は、Javaだけでなく*ネイティブ*コードを保護する傾向が高まっています。`.rodata`内に偽の制御フローや暗号化された文字列ブロブを期待してください。
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### リソース
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- **ARMアセンブリの学習:** [Azeria Labs – ARM Assembly Basics](https://azeria-labs.com/writing-arm-assembly-part-1/)
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- **JNIおよびNDKドキュメント:** [Oracle JNI Spec](https://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/jni/spec/jniTOC.html) · [Android JNI Tips](https://developer.android.com/training/articles/perf-jni) · [NDK Guides](https://developer.android.com/ndk/guides/)
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- **ネイティブライブラリのデバッグ:** [Debug Android Native Libraries Using JEB Decompiler](https://medium.com/@shubhamsonani/how-to-debug-android-native-libraries-using-jeb-decompiler-eec681a22cf3)
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### 参考文献
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- Frida 16.xの変更ログ（Androidフッキング、tiny-functionの再配置） – [frida.re/news](https://frida.re/news/) citeturn5search0
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- `libwebp`オーバーフローCVE-2023-4863に関するNVDアドバイザリー – [nvd.nist.gov](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2023-4863) citeturn2search0
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