作者 | 百度APP技术平台
导读
在移动互联网快速发展的背景下，保护Android应用程序的安全性和知识产权变得尤为重要。为了防止恶意攻击和未授权访问，通常采用对dex文件进行代码加固来保护应用程序。随着Android加固技术经过动态加载、不落地加载、指令抽取、java2cpp、VMP等技术不断演进和改进，VMP加固技术成为一种高安全性解决方案。因此，本文将着重介绍一种实现和落地VMP技术的思路，以帮助大家了解其工作原理和应用场景。
全文8359字，预计阅读时间21分钟。
01 问题背景
在移动互联网快速发展的背景下，Android 作为全球最受欢迎的移动操作系统，吸引了大量开发者和用户。随着应用市场的竞争加剧，保护应用程序的安全性和知识产权变得越来越重要。
同时，随着公司业务的发展，百度与外部友商深度合作，需要对外输出了百度业务能力SDK。在这种背景下，对Android代码进行加固成为了一种必要的安全措施。加固可以提高应用程序的安全性，保护知识产权，防止逆向工程和破解。
02 问题分析
Android 应用程序是由 Java/Kotlin 语言编写而成，然后打包成 APK 文件。Java 代码被编译成 APK/AAR 中的 dex 文件，dalvik/art 虚拟机解释执行 dex 中的字节码。攻击者可以使用反编译工具很容易的逆向分析 dex 文件，理解代码关键逻辑，增加恶意代码，再打包回 APK 文件。
可以看到，dex 文件就是代码加固的保护核心！
03 加固调研
为了解决对 dex文件的代码加固，我们进行了相关技术调研，其实在Android代码安全领域，相关技术一直属于不断攻防演进的过程。如下是业界常用的加固技术方案：比如最初的360加固给APK加壳，通过不落地动态加载实现加固；市场上常用的类方法抽取指令加固；以及将java方法转native方法jni调用等。
3.1 DexClassLoader 动态加载机制
利用 Android 系统的 DexClassLoader 动态加载机制，通过将保护的 dex 文件解压解密后，动态加载到内存中执行。
这种方式有效地抵御了 APK 文件的静态分析，使得逆向分析者无法在 APK 文件中找到真实的 dex 文件。但是由于动态加载技术主要依赖于java的动态加载机制，所以要求关键逻辑部分必须进行解压，并且释放到文件系统。
这种动态加载技术不足之处在于：1.这一解压释放机制就给攻击者留下直接获取对应文件的机会; 2.可以通过hook虚拟机关键函数，进行dump出原始的dex文件数据。
3.2 Hook 技术
针对 DexClassLoader 动态加载机制的保护缺陷，采用 Hook 技术来解决问题。
在动态加载过程中，通过替换 DexClassLoader 执行过程中的 dex 内存，将其替换为真实 dex 文件的内存，从而实现了无需将 dex 落地的加载方式。
然而，dex 文件虽然不会解密并保存到文件系统，但它在内存中是完整存在的。因此，在应用程序运行后，逆向分析者可以通过内存搜索的方式将 dex 文件转储出来。
3.3 指令抽取
为了对抗逆向开发通过内存搜索的方式将 dex 文件转储出来，加固技术采用了函数抽取的方法，使得 dex 文件在内存中一直处于不完整的状态。
其实现思路大致如下：
1、对要保护的 dex 文件进行预处理，将需要保护的函数指令抽取出来并进行加密存储，同时在原位置填充 nop 指令。
2、当 dalvik/art 执行到抽取的函数时，利用 hook 技术拦截 libdalvik.so/libart.so 中的指令读取部分，将函数对应的真实指令解密并填充，使得 dalvik/art 能够继续解释执行。
随着逆向技术的不断发展，改造 dalvik 并遍历所有 dex 方法，以及内存重组 dex，成为了对抗此种加固保护的有效方法。其中，dexhunter 是该领域的主要代表之一。
3.4 java2cpp 技术
随着内存脱壳机的出现，指令抽取的保护方式逐渐失去有效性。为了应对这一问题，java2cpp 技术开始被引入到加固保护中。
核心是对 dex 中的函数进行处理，将函数中的 dalvik 指令转换成等效的 cpp 代码（基于 JNI），然后编译成本地的动态链接库（native so 库），并将保护的方法标记为 native 属性。这样，在执行到受保护的方法时，执行流会转移到本地层执行对应的 cpp 代码。
比如原函数：
public class HelloVMP2 {
public int compute(int a, int b) {
int c = a + a;
int d = a * b;
int e = a - b;
int f = a / b;
int result = c + d + e + f;
return result;
}
}转换后：
public class HelloVMP2 {
static {
System.loadLibrary("hello_vmp2");
}
public native int compute(int a, int b);
}extern "C" JNIEXPORT jint JNICALL
Java_com_vmp_mylibrary_HelloVMP2_compute(JNIEnv* env, jobject obj, jint a, jint b) {
jint c = a + a;
jint d = a * b;
jint e = a - b;
jint f = a / b;
jint result = c + d + e + f;
return result;
}这种方式下，仅将 java 转 cpp 编译成动态链接库，但是so代码依然可以被破解，在此基础上其实还是可以继续提高代码保护的安全性，那就是 DEX-VMP 技术。
3.5 DEX-VMP
DEX-VMP 原理理解起来比较容易，其针对的保护单位也是函数。将方法的 dalvik 指令转换成等价的自定义指令，函数原指令替换成自定义 VM 的调用入口指令，再将函数参数通过 VMP 入口传入到自定义 VM 中执行，自定义 VM 解释执行自定义指令。
如图，当 Dalvik VM 执行到 DEX-VMP 保护的函数时，执行的是 VMP native 入口函数，开始进入 VMP 的执行流程，VMP 首先会初始化 dex 文件信息，接着获取该保护方法的一些信息，比如寄存器数量，待执行指令的内存位置等，然后初始化寄存器存储结构，最后进入到解释器中解释执行每一条指令。在解释执行的过程，如果执行到外部函数，就会使用 JNI CallMethod 的形式调用，让其切换回 Dalvik VM，让 Dalvik 去执行真正的函数。
加固过程原函数的代码逻辑替换为 native 方法，同时对 Custom VM 进行初始化，原函数 native 方法负责将参数传入到 Custom VM 中，Custom VM 解释执行原代码的等价指令。
实现 DEX-VMP 总体来说需要两步：
1、对原 dex 处理，找到要保护的方法，将原指令翻译成等价指令，加密存储，并将原指令替换为 VMP 入口指令
2、实现 VM，解释执行存储的等价指令
3.6 加固方案对比
可以看到，加固技术是不断攻防升级的过程，下面我们将以上加固技术分为五代进行对比：
由以上对比我们可以看出，在加固技术演进过程中，VMP方案是发展到目前，加固安全度最高的方式，本着安全性角度出发，我们选择VMP方案重点介绍与分析，以下是对于项目中VMP加固的分析过程。
04 DEX-VMP加固落地实现
以下是我们要保护的一段示例代码：
package com.vmp.mylibrary;
public class HelleVMP3 {
public int compute(int a, int b) {
int c = a + a;
int d = a * b;
int e = a - b;
int f = a / b;
int result = c + d + e + f;
return result;
}
}4.1 dex 文件预处理
dex 预处理主要做两方面工作:
1、保护方法的原指令拷贝出来并存储
2、保护方法的原指令替换成 VMP 入口方法
将要保护的 java 代码编译成 dex 文件，放入 010editor 中可以查看 compute 方法对应的指令数据：
可以看到蓝色区域包含的方法所需要的寄存器数，内部参数，外部参数及指令长度。这些都是 VM 需要的关键信息，需要存储起来。然后将指令替换为 DEX-VMP 的 native 入口指令。
有一些工具可以帮我们实现以上操作，比如 dexlib2，使用该工具可以对指定方法构造 dalvik 指令，或获取方法的指令数据。该工具的具体使用方法大家可以自定搜索。
4.2 寄存器结构设计
通过dexdump 命令查看，原方法二进制结构内容如下：
Virtual methods -
#0 : (in Lcom/vmp/mylibrary/HelloVMP3;)
name : 'compute'
registers : 6
ins : 3
outs : 0
insns size : 11 16-bit code units
28e588: |[28e588] com.vmp.mylibrary.HelloVMP3.compute:(II)I
28e598: 9000 0404 |0000: add-int v0, v4, v4
28e59c: 9201 0405 |0002: mul-int v1, v4, v5
28e5a0: 9102 0405 |0004: sub-int v2, v4, v5
28e5a4: b354 |0006: div-int/2addr v4, v5
28e5a6: b010 |0007: add-int/2addr v0, v1
28e5a8: b020 |0008: add-int/2addr v0, v2
28e5aa: b040 |0009: add-int/2addr v0, v4
28e5ac: 0f00 |000a: return v0从示例 compute 方法的一些 hex 数据中，可以得到一些关键信息：
compute 方法在执行过程中需要使用到 6 个寄存器，传入参数 3 个， 没有使用 try 结构，指令数据为 16 个字。
Dalvik 寄存器最大长度为 32bit，我们可以直接申请一段内存来表示寄存器：
regptr_t regs[6];
regs[0] = 0;
regs[1] = 0;
regs[2] = 0;
regs[3] = 0;
regs[4] = 0;
regs[5] = 0;
regs[3] = (regptr_t) thiz;
regs[4] = p1;
regs[5] = p2;
u1 reg_flags[6];
reg_flags[0] = 0;
reg_flags[1] = 0;
reg_flags[2] = 0;
reg_flags[3] = 0;
reg_flags[4] = 0;
reg_flags[5] = 0;
reg_flags[3] = 1;regs 表示寄存器，4 个寄存器分别为 regs [0], regs [1], regs [2], regs [3]。regs_bits_obj 表示对应寄存器是否是 Object，比如 regs [3] 是 Object，则 regs_bits_obj [3] = 1，非 object 的情况均为 0；
每一个保护方法在进入 VM 后，我们就像示例这样创建好这样的寄存器单元，供 VM 在解释执行阶段使用，执行完毕销毁即可。
注意这个过程的专业的加固工具会在 dex 预处理过程中识别二进制结构内容进行执行，无需每保护一个方法单独开发。
4.3 虚拟机实现
我们就以示例 compute 方法中的 add-int, mul-int, sub-int, div-int 这几条指令来实现一个简易的解释器
介绍一下这几条指令的作用：add-int、mul-int、sub-int、div-int 对两个源寄存器执行已确定的二元运算，并将结果存储到目标寄存器中。
首先定义自定义虚拟机需要执行的vmCode结构：
typedef struct {
const u2 *insns; // 指令
const u4 insnsSize; // 指令大小
regptr_t *regs; // 寄存器
u1 *reg_flags; // 寄存器数据类型标记,主要标记是否为对象
const u1 *triesHandlers; // 异常表
} vmCode;自定义Opcode：
enum Opcode {
OP_ADD_INT = 0x3a,
OP_MUL_INT = 0xe4,
OP_SUB_INT = 0x77,
OP_DIV_INT_2ADDR = 0x6c,
OP_ADD_INT_2ADDR = 0xcf,
OP_RETURN = 0xde,
};目标方法转化的 native 方法：
static jint Java_com_vmp_mylibrary_HelloVMP3_compute__II_I(JNIEnv *env, jobject thiz , jint p1, jint p2) {
regptr_t regs[6];
regs[0] = 0;
regs[1] = 0;
regs[2] = 0;
regs[3] = 0;
regs[4] = 0;
regs[5] = 0;
regs[3] = (regptr_t) thiz;
regs[4] = p1;
regs[5] = p2;
u1 reg_flags[6];
reg_flags[0] = 0;
reg_flags[1] = 0;
reg_flags[2] = 0;
reg_flags[3] = 0;
reg_flags[4] = 0;
reg_flags[5] = 0;
reg_flags[3] = 1;
static const u2 insns[] = {
0x00b3, 0x0404, 0x0120, 0x0504, 0x02ee, 0x0504, 0x546c, 0x10a9, 0x20a9, 0x40a9,
0x00ad,
};
const u1 *tries = NULL;
const vmCode code = {
.insns=insns,
.insnsSize=11,
.regs=regs,
.reg_flags=reg_flags,
.triesHandlers=tries
};
jvalue value = vmInterpret(env,
&code,
&dvmResolver);
return value.i;
}执行指令处理逻辑：
#define OP_END
#define INST_AA(_inst) ((_inst) >> 8)
#define FETCH(_offset) (pc[(_offset)])
#define SET_REGISTER(_idx, _val)
DELETE_LOCAL_REF(_idx);
(fp[(_idx)] =(u4) (_val));
SET_REGISTER_FLAGS(_idx, 0)
#define HANDLE_OP_X_INT(_opcode, _opname, _op, _chkdiv)
HANDLE_OPCODE(_opcode /*vAA, vBB, vCC*/)
{
u2 srcRegs;
vdst = INST_AA(inst);
srcRegs = FETCH(1);
vsrc1 = srcRegs & 0xff;
vsrc2 = srcRegs >> 8;
ILOGV("|%s-int v%d,v%d", (_opname), vdst, vsrc1);
......
}
FINISH(2);
#define HANDLE_OP_X_INT(_opcode, _opname, _op, _chkdiv)
HANDLE_OPCODE(_opcode /*vAA, vBB, vCC*/)
{
u2 srcRegs;
vdst = INST_AA(inst);
srcRegs = FETCH(1);
vsrc1 = srcRegs & 0xff;
vsrc2 = srcRegs >> 8;
ILOGV("|%s-int v%d,v%d", (_opname), vdst, vsrc1);
if (_chkdiv != 0) {
s4 firstVal, secondVal, result;
firstVal = GET_REGISTER(vsrc1);
secondVal = GET_REGISTER(vsrc2);
if (secondVal == 0) {
dvmThrowArithmeticException(env,"divide by zero");
GOTO_exceptionThrown();
}
if ((u4)firstVal == 0x80000000 && secondVal == -1) {
if (_chkdiv == 1)
result = firstVal; /* division */
else
result = 0; /* remainder */
} else {
result = firstVal _op secondVal;
}
SET_REGISTER(vdst, result);
} else {
/* non-div/rem case */
SET_REGISTER(vdst, (s4) GET_REGISTER(vsrc1) _op (s4) GET_REGISTER(vsrc2));
}
}
FINISH(2);
__attribute__((visibility("default")))
jvalue vmInterpret(JNIEnv *env, const vmCode *code, const vmResolver *dvmResolver) {
jvalue args_tmp[5]; // 方法调用时参数传递(参数数量小于等于5)
jvalue retval;
regptr_t *fp = code->regs; // 寄存器
u1 *fp_flags = code->reg_flags; // 寄存器类型标识
const u2 *pc = code->insns;
......
/* File: c/OP_ADD_INT.cpp */
HANDLE_OP_X_INT(OP_ADD_INT, "add", +, 0)
OP_END
/* File: c/OP_SUB_INT.cpp */
HANDLE_OP_X_INT(OP_SUB_INT, "sub", -, 0)
OP_END
/* File: c/OP_MUL_INT.cpp */
HANDLE_OP_X_INT(OP_MUL_INT, "mul", *, 0)
OP_END
/* File: c/OP_DIV_INT.cpp */
HANDLE_OP_X_INT(OP_DIV_INT, "div", /, 1)
OP_END
/* File: c/OP_REM_INT.cpp */
HANDLE_OP_X_INT(OP_REM_INT, "rem", %, 2)
OP_END
end:
return 0;
}上面是一个解析自定义 opcode 的解释器，大家可以从其中看到解释器就是 while switch 的程序结构，执行到 return 指令时退出循环。
4.4 总结
通过以上实现，可以发现虚拟机加固核心自定义一套opcode用于对保护方法的指令替换，同时还需要对替换后的指令识别后，如果对Java函数的调用交给DVM进行处理，如果是原函数指令则创建寄存器交给机器处理。整个加固过程中分为编译器+解释器两部分。
其中编译器负责对打包的AAR或者APK进行加固，加固过程则是将要保护的方法转换为JNI调用，同时C++部分根据原方法指令生成需要的寄存器与opcode；而解释器则是在运行过程，当执行到JNI调用时，能够对创建的opcode进行识别，转化原指令与寄存器交由真正的DVM进行执行。
05 兼容与性能
5.1 兼容性风险
兼容风险：
- 加固方案主要的兼容问题在于无法脱离JNI实现，而 VM 中 JNI 实现细节不尽相同。比如 Android 5.0 某个小版本中 JNI 实现会存在一个隐含的 jobject（local reference）忘记 delete 掉，当多次调用该 JNI 函数时，内存溢出不可避免。这个BUG 在之后的 Android 版本中更正过来，也就是说每个 Android 版本出来之后，我们都要看看 VMP 会不会存在 JNI 兼容性方面的 BUG。
规避建议：
- 每个Android 版本更新需要重点关注JNI实现的变化，是否存在 JNI 兼容性方面问题。
5.2 性能问题
产生性能消耗的主要有两点：
- JNI 调用
- DEX-VMP 与 系统 VM 的切换
优化建议：
- JNI 调用是性能消耗主要因素。对于一些常用的 java class，可以在初始化时统一获取 jclass 缓存起来，这可以一定程度上提高性能，类似的还有避免重复查找 class。
- 尽量避免全量代码保护（dex 中所有的方法都 DEX-VMP 保护，包含 Android SDK 的基础类库），排除Android基础类库和开源类库，仅将业务自己的核心逻辑代码方法进行保护。
06 结语
总结来说，虚拟机加固是一种可以提高应用程序安全性的技术，但它也带来了性能、兼容性和维护成本等方面的挑战。
我们在使用代码虚拟化时，需要根据应用程序的特点和安全需求，合理选择和优化虚拟化方案。
——END——
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