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【开源自荐】Mira：让 AI 直接进入 Android/iOS 真实运行时环境做防护分析

オープン
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評価

難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
静か
技術スタック
android, ios, java, shell
領域
content, mobile-dev, reverse-engineering, security

調査の方向性

まず、リンクされている Mira プロジェクトと、そこで言及されている docs/android-remote-frida.png および docs/ios-remote-frida.png の資料を読み、その後、このリポジトリに既存する月次エントリの形式を確認してください。payload には対象ファイル、要求されている編集上の変更、受け入れ基準のいずれも示されていないため、Mira をどのように追加または提示すべきかを明確にする必要があります。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Mira 是一个面向移动应用防护端的 Android/iOS 运行时防护分析工具，可集成到第三方待测 App 中，支持 AI 直接调用宿主 App 侧分析能力，进入第三方 App 权限范围内的真实运行时环境，分析业务运行中的风险环境与防护特征，检测环境风险并验证防护策略。

支持 AI 直接在运行时动态调用宿主 App 侧任意代码，包含 shell、Java、Native 和 Frida 能力，直接完成防护验证、环境风险检测和证据收集。

目前已经验证过一些典型场景，包括 Magisk 痕迹识别、Cydia 残留检测、LSPosed 注入特征定位等。

Android 远程 Frida iOS 远程 Frida
Android Remote Frida 在第三方待测 App 权限范围内的 Android 真机上完成远程 shell、运行时检查与实时 Frida 执行。 iOS Remote Frida 在第三方待测 App 权限范围内，通过 iOS 侧 iSH 兼容层复用等价的 PTY 与 Frida 分析链路。
Android LSPosed 痕迹定位 iOS 越狱痕迹定位
Android LSPosed Trace 围绕应用 classloader 构造 Frida 路径，并从第三方 App 运行时状态中定位 LSPosed 注入痕迹。 iOS Jailbreak Trace 让 AI 在第三方 App 权限侧的真实终端环境中游走，并自动收集越狱相关痕迹。

项目地址：
https://github.com/vwww-droid/Mira

主要言語
言語のデータがありません
スター
853
フォーク
19
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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