移动安全之跟风用AI开发设备检测app-夜雨聆风

移动安全之跟风用AI开发设备检测app

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前言

以下内容，皆无具体的技术细节，有了AI，还要啥技术细节，主要一些有关AI的分析发现和想法

今天正好有时间，那么，反正也闲着，水一篇

不知道从什么时候开始，AI这波冲击，突然就进入大家视线，本来一开始我是不太喜欢用AI的，总感觉，这就和开车用辅助驾驶一样，还是不太放心全权交给它

但是嘛，咱们这一行，就得快速接受时代的变迁，不然就会被淘汰，主要动不动就看群里说，谁谁谁，用AI又把5s秒了，把什么6神，x-sign啥的秒了，jsvmp秒了，什么什么纯算秒了

看到这些，我相信只要是圈里的人，应该都懂这些词汇的分量，所以应该也能感觉到焦虑了，“难道AI真的这么强？”

所以，我大概是从一两个月前开始，逼着自己去学习使用AI，花钱买AI付费服务，体验AI

我一开始下了一堆AI软件

最后只留下这几个，长期挂着的就前面两个

不解释，懂的都懂

反正装上就是配置如下

配置各项mcp
配置skill
配置codex 安全机制绕过

一开始还是玩得挺开心，至少真的不用去从0开始自己写代码了，后面就是感觉舒服，再后来就是感觉焦虑，非常焦虑

还有啥是AI不能干的，玛德，也太全面了

有想法就能立马落地

之前研究过各种安卓设备检测的app，研究如何绕过，以前也法发过相关的文章移动安全之某app设备环境常规检测绕过，移动安全之某海外app环境检测排查

所以其实，当时就想自己写一个检测的app，但是，能力有限加上时间没那么多，一直没行动，

现在有了AI，我准备让它给我干，看看是否真的可行

进而也能看看，那些app到底都怎么检测的，这就好比，你爬虫写多了，也想自己试试怎么写个反爬策略，逆向多了，也想试试怎么写个反调试

说干就干，android studio建一个native的项目（这是从0开始到最后，这个步骤是我真纯手动操作的了），随便取了个名字—— StandUp，就像学生时代上课的时候突然被老师叫起来回到问题一样

app权限也都是默认的，没有做一些越级操作行为

然后直接让谷歌 antigravity给我一点点开发了

好了，整完一点点来

检测adb

很轻松

检测app安装列表

也很轻松，都不需要通过用户获取app列表的权限

检测apatch

用的朋友给的方案，检测密钥相关

检测zygisk模块

直接用antigravity让它去联网查询源码

跑了没一会儿，claude opus4.6直接就跑完了，焦灼

换gemini 3.1pro，也是一会儿就没了

然后写了不少检测，大部分都是检测/data/adb/子目录，以及 /proc/self/mountinfo、tracerpid相关，以及maps之类的，但是效果非常的差，一堆检测代码，但基本不可用

我拉取了zygisk next最后一版的开源代码，以及rezygisk，neozygisk的源码，然后正好gpt5.5发布，直接让它一顿分析，刚开始只找到一些特征，但是大部分还是围绕在/data/adb/子目录部分

最后给了我一个分析报告

太长了，只贴一部分

———————————

| ptrace PID 1 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | 低 |

| memfd (jit-cache) | ✅ | ❌ | ❌ | 需读 Zygote maps | 中 |

| memfd (zygisk-module) | ❌ | ✅ | ❌ | 需读 Zygote maps | 中 |

| Unix Socket 路径 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌（/proc/net/unix） | 低 |

| zygisk-ptrace 进程 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | 低 |

| zygiskd 进程 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | 低 |

| Companion 进程名 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | 中 |

| libzygisk.so in maps | ✅ | 部分 | ❌ | 需读 Zygote maps | 中 |

| 模块目录存在 | ✅ | ✅ | ✅ | 需 root | 低 |

| /proc/net/unix socket | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | 中 |

———————————

看似分析得头头是道，然后让它操作写代码，全是无用的检测

然后这还非常自信的说能检测到，我看着就想笑

反正给我的感觉就是不太行，加上反重力（antigravity）老网络崩溃需要点retry，最后就是对它骂一顿收场，gemini 3.1 flash(没法pro和opus用完了)简直是嘴硬的蠢狗

后面换codex，然后

没过一会儿就给我开发好了代码，后面微调了下，直接可以命中zygisk

就很6

它不仅可以检测zygisk，rezygisk也没问题

并且误报率也很低，目前我测试的手机，基本都正常，没有就是没有，有就确实能检测

检测trickyStore/Teesimulator模块

还是codex蹬起来，类似的提示词

当然这里它分析的就不够用了，我网上找了个无影佬开发的密钥认证

这个app就是能检测trickyStore模块，正好，用jadx打开

发现混淆非常严重，这时候，mcp+ai的作用就体现出来了，我直接配置好一堆需要的mcp，

然后利用jadx-mcp(https://github.com/zinja-coder/jadx-ai-mcp)分析

一开始它分析得并不好，这个流程我其实执行了多次，后面重新一轮分析，也不知道是不是5.5刚出来没降智还是怎么，我用5.5以后，突然分析得又很6了，即使这个app有ollvm也能分析了，很奇葩的各项字符加密也能直接转义了，它这个app借助了一个开源的字符串加密库【com.github.megatronking.stringfog.xor.StringFogImpl】，反正没搞多久，代码就写好了

刚开始效果也不太行，我测试了好几台手机，给了它一堆终端logcat，它一顿分析

然后还有误报，给它提醒

我感觉很接近了，后面又给了我一版，结果就是，直接可以检测trickyStore了，顺便它还自己把检测KeyAttestation链以及Tee，谷歌吊销证书，还有verfiyboothash也自动补齐了，真不错

那是不是误报呢？我用谷歌p5，p3看看：

结果就是，目前来看并没有误报，那确实太6了

UI设计

这个对AI来说，也不在话下

icon长这样

部分activity截图如下：

再次说明，我真全程没有手写一行代码，全是AI帮我写的

后续预计工作

后续就是我暂时停止继续挖掘，按目前这个节奏，

检测lsp/xp/frida，检测Sukisu ultra、检测crc、检测脱壳机、魔改rom、模拟器、云手机等的，这些一套组合拳，应该也是一个时间问题了，技术上都不是问题了

分析chrish_peekaboo.kpm

其实之前我也让反重力分析过chrish_peekaboo这个内核模块

然后记录已经找不到了，操作就是直接把kpm拉进ida和binarry ninja，然后借助mcp，同时让ai去自行分析，效果也不错，也让它帮我照着chrish_peekaboo和noHello两个内核模块的原理，另写了一个内核隐藏模块，但是前两周看到无名侠佬开源的内核隐藏模块(https://github.com/P4nda0s/kpm-panda-hide)

我感觉就没必要再深挖了，直接用现成的吧

毕竟IT界有一句话：“不要重复造轮子”