搞android逆向，肯定听说过OLLVM是啥（不知道的肯定就是没搞过android逆向的）！想要破解OLLVM，首先要了解OLLVM的原理。要了解OLLVM的原理，就要先了解LLVM的原理！
1、LLVM原理介绍
大家平日里在编译器里写代码，写完后点击编译或运行按钮，都发生了什么了？ 可执行的PE或ELF文件都是怎么生成的了？大概的流程如下：
源代码经过fronted前端这个环节，做词法分析、语法分析、语义分析、生成中间代码（简单讲就是检查语法是不是正确的，并生成中间代码；这里的中间码很重要，后续的OLLVM就是在中间码上做文章，这里先打个伏笔）；然后进入Optimizer优化环节，比如有些声明但没被使用的变量或函数要不要去掉？很多简单函数之间的调用要不要直接内联合并成一个函数，以便运行时减少堆栈开销? 最后就是bankend后端环节，核心是生成和CPU匹配的机器码！
咋一看这个流程没毛病，完美实现了编译的全流程！然后仔细一想，缺陷也很明显：我用上述流程让C/C++生成x86的代码是OK的，但是我现在想生成arm的代码，后端backend怎么办了？是不是要重新换个生成arm机器码的backend了？ 同理：我用Fortran写代码，frontend这里是不是要重新换成Fortran的？ 这种编译流程最大的问题：Frontend、Optimizer、backend之间是紧耦合的，互相拆不开！这个问题有点类似计算机网络: 刚开始通信节点的数量少，节点之间互相直连。但是随着计算机的增加，通信需求越来越多，如果每两个节点都要互相连接，最终需要的连接边数就是n*(n-1)/2，这么大的数量显然是不现实的，所以诞生了交换机去中转通信的数据！这里是不是也能借鉴一下交换机的思路了？由此诞生了LLVM架构，如下：
这次把前端、优化、后端解耦分开了！前端每种语言都有对应的Frontend，后端每种cpu都有对应的backend，只有中间优化是统一的！以后每增加一种编程语言，新增一个前端就行了，优化和后端不用改；同理：每增加一种cpu，后端增加一个就行了，前端和优化也不用改，整个架构的扩展性大大提升！LLVM架构详细说明如下：
- 不同的前端后端使用统一的中间代码LLVM Intermediate Representation (LLVM IR)
- 如果需要支持一种新的编程语言，那么只需要实现一个新的前端
- 如果需要支持一种新的硬件设备，那么只需要实现一个新的后端
- 优化阶段是一个通用的阶段，它针对的是统一的LLVM IR，不论是支持新的编程语言，还是支持新的硬件设备，都不需要对优化阶段做修改（前后端都遵从统一的IR标准）
- 相比之下，GCC的前端和后端没分得太开，前端后端耦合在了一起。所以GCC为了支持一门新的语言，或者为了支持一个新的目标平台，就 变得特别困难
- LLVM现在被作为实现各种静态和运行时编译语言的通用基础结构(GCC家族、Java、.NET、Python、Ruby、Scheme、Haskell、D等)
2、OLLVM原理介绍
从名字上看，OLLVM比LLVM多了一个O，这个O就是obfuscator的简写！从字面看，OLLVM就是在LLVM的基础上增加了obfuscator（混淆）！那么这个混淆都是怎么加上的了？
回过头看看上面的LLVM架构，唯一不变的是不是只有中间的Optimizer呀？新增编程语言要新增frotend，新增CPU架构要新增backend，只有中间的optimizer屹立不倒！所以obfuscator最合适的就是在中间optimizer这个环节了！至于OLLVM怎么实操，感兴趣的小伙伴建议google一下，这类文章太多了，这里不再赘述！简单理解：OLLVM有一个框架，这个框架提供了很多API（注意：正式生产环境下OLLVM的API很多，功能也比较复杂，这里只是简单举个例子说明其中之一的功能），调用这些API可以对IR中间代码做各种操作，比如下面这段代码：
ConstantDataSequential *CDS =dyn_cast<ConstantDataSequential>(GV->getInitializer()); if (CDS) { std::string str = CDS->getRawDataValues().str(); errs() << "str:" << str << " "; uint8_t xor_key = llvm::cryptoutils->get_uint8_t(); for (int i = 0; i < str.size(); ++i) { str[i] = str[i] ^ xor_key; }
逐行扫描IR代码（如下）的字符串（这种IR中间代码类似于java的smali代码）：
@.str = private unnamed_addr constant [14 x i8] c"test_hello1 D A 0", align 1 @.str.1 = private unnamed_addr constant [22 x i8] c"hello clang! D A 0", align 1 @.str.2 = private unnamed_addr constant [21 x i8] c"hello pendy clang! D A 0", align 1 @.str.3 = private unnamed_addr constant [14 x i8] c"test_hello2 D A 0", align 1
然后通过异或逐个加密这些字符串，达到混淆的目的！文章末尾参考2有OLLVM在github的官网连接，里面介绍了4种混淆的方式；
（1）Instructions Substitution：简单理解就是加减法、逻辑运算混淆（https://github.com/obfuscator-llvm/obfuscator/wiki/Instructions-Substitution）：比如加法写成如下形式：
减法写成如下形式:
其他的逻辑运算写成如下形式（这里的思路有点类似VMP的万用门，简单的逻辑运算用复杂的表达式替代）：
总的来说：Instructions Substitution就是把简单的四则和逻辑运算复杂化！以加法为例，其中一种的混淆结果如下：
（2） Bogus Control Flow 虚假控制流（https://github.com/obfuscator-llvm/obfuscator/wiki/Bogus-Control-Flow）
一段简单如下的代码：
#include <stdlib.h> int main(int argc, char** argv) { int a = atoi(argv[1]); if(a == 0) return 1; else return 10; return 0; }
使用了BCF后的效果：看看多了多少分支！前面这个if条件就是BCF最明显的特征！
官网提供的IR效果如下：
（3）Control Flow Flattening（https://github.com/obfuscator-llvm/obfuscator/wiki/Control-Flow-Flattening）
最常见的混淆就是这种了，原理就是在不改变源代码的功能前提下，将C或C++代码中的if、while、for、do等控制语句转换成switch分支语句。这样做的好处是可以模糊switch中case代码块之间的关系，从而增加分析难度。具体做法是首先将要实现平坦化的方法分成多个基本块（就是case代码块）和一个入口块，为每个基本快编号，并让这些基本块都有共同的前驱模块和后继模块。前驱模块主要是进行基本块的分发，分发通过改变switch变量来实现。后继模块也可用于更新switch变量的值，并跳转到switch开始处，流程如下：
实际效果如下：
把上面那个简单的案例用虚假控制流和控制流平坦化一起使用，效果如下：
上述这个算好的，真实CFF混淆后的so用IDA打开，效果如下：这种分支被增加地已经没法静态分析了！
（4）字符串加密：就是第2节开头举得那个例子！调用OLLVM提供的API，找到所有的字符串，然后根据业务需求挨个加密！
3、上面介绍了常见的OLLVM混淆方法，该怎么去破解了？
（1）先拿最简单的字符串加密/混淆举例：常见的字符串加密方式是异或，然后在init_array里面解密；有耐心的同学可以尝试在init_array去分析代码，看看能不能找到key后解密字符串；这里其实还有更简单的办法：直接用frida hook字符串的地址后打印出来即可，脚本如下：findBaseAddress的参数传入so的名称，得到so在内存的基址；add函数传入字符串在so内部的偏移，得到字符串的绝对地址；然后直接用log函数把地址的数据打印出来即可：
function hook_native() { var base_hello_jni = Module.findBaseAddress("libhello-jni.so"); if (base_hello_jni) { //ollvm默认的字符串混淆，静态的时候没法看见字符串 //执行起来之后，先调用.init_array里面的函数来解密字符串 //解密完之后，内存中的字符串就是明文状态了。 var addr_37070 = base_hello_jni.add(0x37070); console.log("addr_37070:", ptr(addr_37070).readCString()); } }
或者这样写，然后通过frida -U传入字符串首地址的偏移：
function print_string(addr) { var base_hello_jni = Module.findBaseAddress("libhello-jni.so"); var addr_str = base_hello_jni.add(addr); console.log("addr:", addr, " ", ptr(addr_str).readCString()); }
还有另一类字符串打印：registerNative的第三个参数，也就是动态注册时java层函数和native层函数映射关系的JNINativeMethod，简单的打印函数如下：
Interceptor.attach(addr_RegisterNatives, { onEnter: function (args) { console.log("addr_RegisterNatives:", hexdump(args[2])); //打印第三个参数，也就是java和native映射的数组首地址 console.log("addr_RegisterNatives name:", ptr(args[2]).readPointer().readCString())//java层函数名称 console.log("addr_RegisterNatives sig:", ptr(args[2]).add(Process.pointerSize).readPointer().readCString());//函数参数 console.log("addr_RegisterNatives sig:", ptr(args[2]).add(Process.pointerSize+Process.pointerSize));//native函数入口地址 }, onLeave: function (retval) { } });
registerNative更完整的打印函数可以参考：https://github.com/lasting-yang/frida_hook_libart 或 https://www.52pojie.cn/thread-1182860-1-1.html
（2）控制流平坦化（虚假控制流原理类似：这两种方式都是对控制流做文章的，都是改变了原控制流，只是改变的方式不同，两者没本质区别）：平日见的最多的就是这种混淆方式了！这种方式说白了就是把if、while、for、do等控制语句改造成switch、case，让case之间看不出明显的逻辑关系；每个case执行完后更改“信号量”，以此决定下一次循环走那个case；这种混淆方式平白无故增加了很多无用的case分支，但是绝对不敢乱改原来的函数调用关系！所以即使被用这种方式混淆，但原来的函数调用还是真实的！基于这点，可以根据经验筛选出一些重点函数来hook，看看这些函数的参数都是啥，都返回了什么，以此来猜测这些函数的功能！常见的so层js hook代码（java层建议直接用objection，非常方便）如下：
- 被动hook某个函数（这里用的是Java.use，而主动调用用的是Java.choose），打印参数和返回值
function hook_sign2() { Java.perform(function () { var HelloJni = Java.use("com.example.hellojni.HelloJni"); HelloJni.sign2.implementation = function (str, str2) { var result = this.sign2(str, str2); console.log("HelloJni.sign2:", str, str2, result); return result; }; }); }
如果函数是静态注册的，也能这样写代码，就不用去IDA手动查函数偏移了：
var sign2 = Module.findExportByName("libhello-jni.so", "Java_com_example_hellojni_HelloJni_sign2"); console.log(sign2); Interceptor.attach(sign2, { onEnter: function (args) { //jstring console.log("sign2 str1:", ptr(Java.vm.tryGetEnv().getStringUtfChars(args[2])).readCString()); console.log("sign2 str2:", ptr(Java.vm.tryGetEnv().getStringUtfChars(args[3])).readCString()); }, onLeave: function (retval) { console.log("sign2 retval:", ptr(Java.vm.tryGetEnv().getStringUtfChars(retval)).readCString()); } });
有些函数是通过参数保存返回值的，比如sub_1AB4C(v1,v2,&v3)这种，把V3的地址传入函数，并且V3在后续的代码也被使用了，所以这里有可能是V3保存了函数的处理结果，下面这种方式可以打印保存结果（注意：这里还能直接取寄存器的值，调试更方便了）：
var sub_1AB4C = base_hello_jni.add(0x1AB4C); Interceptor.attach(sub_1AB4C, { onEnter: function (args) { this.arg2 = args[2];
this.arg8 = this.context.x8;//注意这里还可以读取寄存器 console.log("sub_1AB4C onEnter:", hexdump(args[0]), args[1], " ", hexdump(args[2])); }, onLeave: function (retval) { console.log("sub_1AB4C onLeave:", hexdump(retval), " ", hexdump(this.arg2));//args[2]传参时取了地址，在后面也会用到，所以这个参数有可能保存了返回值，这里打印出来看看
console.log("sub_1AB4C onLeave:", hexdump(this.arg8))
}
});
效果如下：retval啥都没有，但是args2的值就有，说明函数处理的结果确实保存在了参数里，而不是返回值：
- 另一些小技巧：以16进制打印指针，看看指针指向的内容到底是啥，更利于后续分析
console.log("sub_12D70 onLeave arg2:", hexdump(ptr(this.arg2).add(Process.pointerSize).readPointer()));
打印出来就这种效果：
- 主动调用某个函数（这里用的是Java.choose，被动调用用的是Java.use）：这个功能很好，可以主动调用某些so层函数，避免了直接操作app才能执行这些函数的尴尬；调用方式也简单，先进入frida -U，然后在命令行输入call_sign2即可；
function call_sign2() { Java.perform(function () { Java.choose("com.example.hellojni.HelloJni", { onMatch: function (ins) { var result = ins.sign2("0123456789", "abcdefghakdjshgkjadsfhgkjadshfg"); console.log(result); }, onComplete: function () { } }); }); }
效果还不错：
以上hook函数的方式，我个人觉得和通过IDA调试so代码在功能上没本质区别，但还是更推荐这种hook方式，原因：
- js代码热更新：更改js代码后不需要重启app，立即生效，非常方便
- IDA调试需要逐行跟踪汇编指令，遇到各种混淆容易陷入局部“迷茫”（不知道现在走到哪了，不知道现在在干嘛）！而这种hook函数的方式可以站在更高的方法层级观察某个位置函数的功能（打印参数和返回值），更累利于“站在上帝视角”理解函数整体的功能！
（3）trace：frida、IDA、unicorn/unidbg的trace，逐行跟踪指令的执行，那些存粹用来混淆静态分析的指令自然就被过滤掉了！后续会专门分享这些工具的用法！
（4）android加壳方式总结：
参考：
1、https://xz.aliyun.com/t/7257 初探LLVM
2、https://github.com/obfuscator-llvm/obfuscator/wiki/features OLLVM4种features
3、https://www.anquanke.com/post/id/85843 Android代码混淆技术总结