基于LLM的JSB权限风险自动化挖掘技术-先知社区

一、

LLM

在安全分析中的核心优势

大型语言模型（LLM）具备代码理解、模式识别和逻辑推理能力，可显著提升JSB风险挖掘的自动化程度。其核心价值体现在：

跨语言分析

：同时处理Java/Kotlin（Android）、Swift/ObjC（iOS）、JavaScript（Web）代码，识别跨语言调用链。

语义级漏洞检测

：超越正则匹配，理解代码上下文（如权限校验逻辑是否包裹敏感操作）。

攻击面扩展

：基于漏洞模式生成潜在攻击路径（如从接口暴露到数据流追踪）。

二、自动化挖掘技术架构思路

数据收集阶段

目标

：提取待分析的代码资产，包括：

●

原生层代码

：Android的Java/Kotlin（含WebView相关类）、iOS的Swift/ObjC。

●

Web层代码

：混合应用中的JavaScript/TypeScript文件。

●

配置文件

：AndroidManifest.xml（权限声明）、CSP策略、网络安全配置。

工具链示例

：

静态分析

阶段（

LLM

核心场景）

场景1：识别过度暴露的JSB接口

Prompt示例

：

LLM输出结果：

场景2：检测输入验证缺失

Prompt设计

：

LLM

输出

：

动态验证阶段（LLM生成

测试用例

）

场景1：生成

模糊测试

Payload

Prompt示例

：

LLM

输出

：

场景2：自动化权限绕过测试

LLM

生成Hook脚本

：

误报过滤与优先级排序

Prompt示例

：

LLM

输出

：

三、技术实现方案

核心模块实现代码示例

整体流程

●

代码解析

：结合Tree-sitter（语法解析）与LLM（语义分析）。

●

自动化流水线

：

静态分析

引擎（Python实现）

LLM

语义分析模块

动态验证框架（

Frida

集成）

自动化

PoC

生成

四、完整代码脚本示例

配置检测规则

典型输出示例

五、未来优化思路

基础能力建设

实现核心语言的语法解析

构建常见漏洞模式库

智能增强阶段

集成LLM进行上下文分析

训练领域专用模型

生态整合

支持MobSF、Fortify等平台插件

开发IDE实时检测插件