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针对Android平台的反检测Frida-server版本已提供。

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简介：
提供用于Android平台的反检测版本frida-server，包括strongR-frida-android。这些版本遵循上游的自动构建流程，并包含一系列Git补丁模块，具体包括：frida-core 0001-string_frida_rpc.patch、frida-core 0002-io_re_frida_server.patch、frida-core 0003-pipe_linjector.patch、frida-core 0004-io_frida_agent_so.patch、frida-core 0005-symbol_frida_agent_main_thread.js补丁以及 frida-core .patch，以及 frida-core 0007-thread_gmain.patch 和 frida-core 0008-protocol_unexpected_command.patch。下载可用的版本。

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  • StrongR-Frida-Android：针对Android设计的防检测Frida-Server版本
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    StrongR-Frida-Android是一款专为安卓设备打造的安全增强版Frida-Server。它具备高级反检测机制，有效规避安全软件监控，为开发者提供更稳定的动态代码分析环境。 strongR-frida-android 按照上游进行自动修补，并为 Android 构建反检测版本的 frida-server。跟随 FRIDA 上游自动修补程序，并为 Android 构建反检测版本的 frida-server。 补丁模块名称： - frida-core 0001-string_frida_rpc.patch - frida-core 0002-io_re_frida_server.patch - frida-core 0003-pipe_linjector.patch - frida-core 0004-io_frida_agent_so.patch - frida-core 0005-symbol_frida_agent_main.patch - frida-core 0006-thread_gum_js_loop.patch
     
  • 适合Android使用的反检测版Frida-Server - Android开发
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    Frida-Server是一款强大的动态代码插桩工具，适用于Android平台。本文介绍其反检测版本，帮助开发者规避安全软件的识别，提供更灵活的应用程序调试和逆向工程解决方案。 适用于Android的反检测版本frida-server是strongR-frida-android的一部分，专门针对Android设备进行了优化。该项目遵循上游自动构建流程，并包含了一系列Git补丁模块以增强功能与安全性： - frida-core 0001-string_frida_rpc.patch - frida-core 0002-io_re_frida_server.patch - frida-core 0003-pipe_linjector.patch - frida-core 0004-io_frida_agent_so.patch - frida-core 0005-symbol_frida_agent_main_thread.js补丁 - frida-core .patch - frida-core 0007-thread_gmain.patch - frida-core 0008-protocol_unexpected_command.patch 这些模块共同作用，确保了frida-server在Android环境下的稳定性和隐蔽性。
     
  • Frida Server for Android x86
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    Frida Server for Android x86是一款针对基于x86架构Android系统的动态代码插桩工具服务器端程序，支持实时hook函数、监控和修改应用行为。 Frida server的版本需要与frida客户端保持一致。 解压后使用： Frida分为两个部分：客户端和服务端。 - 客户端运行在PC上（控制端），用于编写Python代码，连接远程设备，并提交要注入的JS代码到服务端。 - 服务器运行在手机设备上（被控制端），通过JS代码注入目标进程来操作内存数据并响应给客户端发送的消息。
     
  • frida-server-15.2.2-for-android-arm.xz
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    Frida-Server 15.2.2 for Android ARM 是一个针对ARM架构Android设备的动态代码插桩工具服务器版本，用于在运行时解析并修改应用程序的内存。 frida-server的手机版安装包适用于arm 32位架构。
     
  • Frida Server for Android x86-64
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    Frida Server for Android x86-64是一款专为基于x86-64架构的Android设备设计的动力强大的动态代码监控工具，允许开发者注入和调试JavaScript代码。 Frida server的版本需要与Frida的版本一致。 解压后使用： Frida分为客户端和服务端。 客户端运行在PC上（控制端）； 服务端运行在手机设备上（被控端）。 客户端通过编写Python代码来连接远程设备，提交要注入的JS代码到服务端，并接收来自服务端的消息。 服务器则需要使用JS代码注入目标进程，操作内存数据并向客户端发送消息。
     
  • 针对Android平台的应用程序开发
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    本课程专注于为Android操作系统设计和构建应用程序，涵盖从基础编程概念到高级应用开发技巧的全面学习。 使用Android语言开发了一款名为“家庭理财通”的应用程序，适用于Android手机用户。该应用旨在帮助用户更好地管理个人财务。
     
  • frida-server-15.1.20-for-android-x86-64
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    Frida Server 15.1.20 for Android x86-64是一款针对Android x86-64架构的操作系统，用于动态地注入和调试JavaScript代码的工具。它为开发者提供了强大的逆向工程能力和应用程序分析功能。 标题 frida-server-15.1.20-android-x86-64 指的是 Frida 的一个特定版本，适用于 Android 平台上的 x86_64 架构。Frida 是一种动态代码插桩工具，允许开发者在运行时对应用程序进行深入的调试和分析。这个版本是 15.1.20 版本，适用于 64 位的 Android 设备，例如雷电模拟器9上运行的应用。 Frida 的核心功能包括： - **动态代码插桩**：允许在程序运行时插入自定义 JavaScript 代码，从而拦截和修改函数调用、跟踪内存访问及改变程序行为。 - **跨平台支持**：除了 Android 外，还支持 iOS、Windows、macOS 和 Linux 等多种操作系统，并提供一致的 API 跨平台使用。 - **远程控制**：通过 frida-server 实现在目标设备上运行并接受主机（如开发机）上的 Frida 工具控制，实现远程调试功能。 - **JavaScript API**：Frida 使用 JavaScript 作为主要脚本语言，便于开发者学习和使用。 - **调试与逆向工程**：帮助 Android 开发者在安全审计时找出潜在漏洞或理解应用程序的工作原理。 描述中的雷电模拟器9提示我们，这个版本的 Frida-server 可用于流行的 Android 模拟环境。将该工具部署到雷电模拟器中可以在没有物理设备的情况下对应用进行调试和分析。 安装与使用步骤如下： 1. **下载并传输**：获取 frida-server-15.1.20-android-x86_64 并将其发送至雷电模拟器的内部存储。 2. **授予执行权限**：在模拟器中，通过 `chmod +x` 命令赋予文件可执行权限。 3. **启动服务**：运行该文件以启动 Frida-server，在后台监听连接请求。 4. **建立主机与服务器链接**：安装 frida 工具并使用 IP 地址和端口在开发机上连接到模拟器中的 Frida-server。 5. **编写及注入脚本**：利用提供的 API 编写 JavaScript 脚本来实现所需功能，如函数拦截或内存读取等操作。 6. **执行与调试**：运行脚本观察程序行为进行调试或逆向工程。 在 Android 和 Frida 结合的主题下，这些技术常用于： - **移动应用安全测试**：检测恶意软件和漏洞以确保应用程序的安全性； - **逆向工程研究**：分析应用程序的工作原理、解密通信及数据流程等； - **自动化测试任务**：通过动态插桩实现点击按钮或输入数据的自动执行功能； - **性能监控与优化**：监测应用性能，寻找并解决瓶颈问题。 Frida-server 在 Android 开发和安全领域具有广泛的应用价值。尤其是当结合雷电模拟器等工具时，为开发者提供了强大的远程调试能力和分析能力。掌握如何使用 Frida 可以显著提升移动应用开发及安全分析技能水平。
     
  • 针对嵌入式平台的轻量化目标检测网络
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    本研究致力于开发适用于嵌入式设备的高效目标检测算法，通过设计轻量级神经网络结构，在保证识别精度的同时大幅减少计算资源需求。 我们提出了一种基于深度可分离卷积的适用于嵌入式平台的小型目标检测网络MTYOLO（MobileNet Tiny-Yolo）。该网络将待检测图片平均分割成多个单元格，并采用深度可分离卷积替代传统卷积，从而减少了参数量和计算量。此外，通过使用点卷积和特征图融合的方法提高了检测精度。实验结果显示，所提的MTYOLO网络模型大小为41 MB，仅为Tiny-Yolo模型的67%，在PASCAL VOC 2007数据集上的检测准确率可达57.25%。因此，该模型相较于Tiny-Yolo具有更好的检测效果，并且更适合应用于嵌入式系统中。
     
  • Frida-Scripts:用于iOS越狱检测绕过的Frida脚本
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    Frida-Scripts是一套针对iOS设备设计的Frida脚本集合，旨在帮助开发者和安全研究人员规避越狱设备上的应用保护机制，进行深入的应用分析与调试。 弗里达脚本用于检测iOS设备是否越狱，并尝试绕过该检测。脚本名称为跳过_isJailbroken.js，其功能是枚举并重写_isJailbroken.js的定义以实现绕过效果。
     
  • 针对目标检测的对抗样本综述
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    本文为读者提供了一篇关于目标检测领域中对抗样本问题的全面回顾。文章总结了对抗攻击与防御策略，并探讨了未来的研究方向和挑战。 目标检测技术在工业控制、航空航天等领域具有重要意义。近年来，随着深度学习在该领域的应用，目标检测的精度显著提高。然而，由于深度学习本身的脆弱性，基于深度学习的目标检测技术面临着可靠性和安全性的新挑战。