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利用Frida内存Dump技术对抗安卓梆梆加固实战

news 2026/8/6 3:34:47

1. 项目概述：为什么我们要从内存里“捞”DEX？

在安卓应用安全分析和逆向工程领域，加固技术就像给应用穿上了一层“盔甲”，而梆梆加固是其中非常知名且应用广泛的一款。它的核心作用之一，就是对应用原始的DEX文件（包含Java代码逻辑）进行加密、混淆、隐藏，甚至运行时动态加载，以防止静态反编译工具直接获取代码。对于安全研究员、逆向工程师或者只是想学习某个应用实现逻辑的开发者来说，这堵墙必须想办法绕过。

传统的静态脱壳方法在面对梆梆这类强运行时保护的加固时，往往力不从心。这时，动态分析工具就成为了破局的关键。Frida，这个强大的动态代码插桩框架，允许我们在应用运行时注入自己的JavaScript脚本，去监视、修改甚至直接操作应用的内存和逻辑。我们的目标很明确：在应用将解密后的DEX文件加载到内存中执行的那一刻，从内存里把它完整地“捞”出来，也就是所谓的“Dump”。

这个项目，就是一次实战演练。我将手把手带你，利用Frida编写一个脚本，在目标应用（以梆梆加固为例）运行过程中，自动搜索、定位并导出内存中已解密的DEX文件。最终，你将获得一个可以直接用反编译工具（如Jadx、JEB）打开的、清晰的DEX文件。这不仅是一个技术实现，更是一种在面对加固保护时的通用思路和武器。

2. 核心思路与技术选型解析

2.1 为什么选择Frida进行内存Dump？

面对加固，我们有几个技术路径可选：静态分析、动态调试、内存取证。静态分析在加固面前基本失效；动态调试（如IDA Pro、GDB）门槛高，且容易被反调试机制检测。Frida的优势在于其“无侵入”或“低侵入”的动态插桩能力。

Frida的核心原理是注入一个名为frida-server的守护进程到目标设备（或模拟器）中，然后通过我们编写的JavaScript脚本，利用Frida提供的API去挂钩（Hook）目标进程的关键函数，或者直接扫描其内存空间。整个过程就像给应用安装了一个“内窥镜”，我们可以在外部（PC上）通过Python或JavaScript控制这个“内窥镜”去看、去拿内存里的数据。

选择Frida进行Dump操作，主要基于以下几点考量：

跨平台与语言友好：Frida支持主流的桌面和移动操作系统，脚本使用JavaScript编写，对于广大开发者而言学习曲线相对平缓。
强大的内存操作API：Frida提供了Memory.scan()、Memory.readByteArray()等底层API，能让我们精细地搜索和读取进程内存。
灵活的注入时机：我们可以在应用启动时（spawn）或运行时（attach）注入脚本，确保能捕捉到DEX被加载到内存的关键时刻。
社区生态丰富：围绕Frida有大量现成的脚本和工具（如FRIDA-DEXDump、objection），提供了很好的参考和起点。

2.2 理解DEX文件在内存中的“指纹”

要在茫茫内存中找到DEX文件，我们必须知道它的特征。一个标准的、未加密的DEX文件在文件头部有一个固定的魔术字（Magic Number）和版本号。最常见的格式是dex\n035\0（ASCII表示）或十六进制的64 65 78 0a 30 33 35 00。这个035代表DEX文件格式的版本号。

加固厂商当然知道这个特征。因此，高级的加固方案会：

加密完整DEX：将整个DEX文件加密后存储，运行时解密整个文件到内存。
隐藏文件头：解密后，可能将DEX文件头信息抹去或修改，或者将DEX数据块打散存放。
动态加载：不一次性加载整个DEX，而是按需解密、加载类或方法。

我们的脚本基础策略，就是基于最经典的dex\n035这个特征进行暴力搜索。为什么这仍然有效？因为无论加固如何变形，最终要能被Android Runtime（ART/Dalvik）正确执行，加载到内存中的、准备被解释或编译的代码段，其结构必须符合DEX规范。dex\n035这个标识就是规范的一部分。加固可能会在加载前一刻才还原它，但只要我们搜索的时机够准（比如在ClassLoader加载类之后），就很有可能抓到它。

注意：这种方法通常被称为“暴力搜索”或“特征码搜索”。它不一定100%成功，特别是面对最新版本、做了深度定制混淆的加固时，可能需要调整特征码或结合其他启发式方法。但对于许多常见版本和场景，它仍然是最高效、最直接的手段。

2.3 工具链准备与环境搭建

工欲善其事，必先利其器。开始编写脚本前，你需要准备好以下环境：

测试设备/模拟器：一台已经Root的安卓物理手机，或者一台安卓模拟器（如雷电模拟器、夜神模拟器）。Root权限是必须的，因为Frida需要向系统进程注入代码。模拟器通常自带Root，是初学者的首选。
Frida环境：
- PC端：通过Python的pip安装Frida和Frida-tools。
```
pip install frida frida-tools
```
- 设备端：根据设备CPU架构（通常是arm或x86），从Frida官网下载对应版本的frida-server。将其推送到设备，赋予执行权限并运行。
```
adb push frida-server /data/local/tmp/ adb shell su cd /data/local/tmp chmod 755 frida-server ./frida-server &
```
目标应用：一个被梆梆加固（或其他你想测试的加固）保护的应用。可以在一些安全论坛或测试资源站找到样本。
开发与调试工具：一个文本编辑器或IDE（如VSCode）用于写脚本，以及adb命令行工具用于连接设备。

3. 脚本核心逻辑与分步实现

我们的脚本将分为几个核心模块：附加进程、内存搜索、特征验证、数据Dump。下面我们一步步拆解。

3.1 建立连接与附加目标进程

首先，我们需要让Frida连接到目标设备上的应用进程。

// 1. 连接到本地设备（假设frida-server运行在本地设备的默认端口27042） let device = Frida.getLocalDevice(); // 2. 枚举所有进程，找到我们的目标 let processes = device.enumerateProcesses(); let targetProcess = null; for (let proc of processes) { // 假设我们的目标应用包名是 com.example.hardenedapp if (proc.name.indexOf('com.example.hardenedapp') !== -1) { targetProcess = proc; console.log(`[+] 找到目标进程: ${proc.name} (PID: ${proc.pid})`); break; } } if (!targetProcess) { console.log(`[-] 未找到目标进程，请确保应用已启动。`); return; } // 3. 附加到该进程 let session = device.attach(targetProcess.pid); console.log(`[+] 已附加到进程 PID: ${targetProcess.pid}`);

这里有一个关键技巧：附加进程的时机。如果应用有反调试或反附加检测，在应用启动后再附加（attach）可能会触发保护导致应用崩溃。更稳妥的方式是使用spawn（产卵）方式，让Frida在应用启动前就介入，然后恢复执行。

// 使用spawn方式（更推荐，可绕过部分反调试） let pid = device.spawn(['com.example.hardenedapp']); console.log(`[+] 应用已spawn，PID: ${pid}`); let session = device.attach(pid); // 先不恢复执行，等我们脚本准备好后再resume device.resume(pid); // 稍后在合适时机调用 session.detach(); // 脚本执行完后分离

3.2 内存暴力搜索DEX特征

附加成功后，我们就可以扫描进程的内存空间，寻找dex\n035这个特征了。Frida提供了Memory.scan()函数。

// 定义我们要搜索的DEX文件头特征码 // dex\\n035\\0 的十六进制表示: 64 65 78 0a 30 33 35 00 const DEX_HEADER_PATTERN = '64 65 78 0a 30 33 35 00'; // 有时也需要搜索旧版本，如 dex\\n036\\0 (Android 8.0+) // const DEX_HEADER_PATTERN_036 = '64 65 78 0a 30 33 36 00'; let dexFoundAddresses = []; // 回调函数，当搜索到匹配项时被调用 Memory.scan(session, 0, Process.pageSize, DEX_HEADER_PATTERN, { onMatch: function(address, size){ console.log(`[+] 在地址 ${address} 发现可能的DEX头 (大小: ${size})`); dexFoundAddresses.push(address); }, onComplete: function(){ console.log(`[+] 内存扫描完成，共发现 ${dexFoundAddresses.length} 个潜在DEX位置。`); // 接下来进入验证和Dump阶段 if (dexFoundAddresses.length > 0) { verifyAndDumpDex(dexFoundAddresses[0]); // 以第一个为例 } } });

实操心得：Memory.scan()的第三个参数size是扫描的内存范围大小。这里我写的是Process.pageSize，这只是一个示例。实际上，为了不漏掉DEX，我们需要扫描整个进程的可读内存区域。更专业的做法是先通过Process.enumerateRanges('r--')或'r-x'获取所有有读权限的内存范围，然后对每个范围进行扫描。直接扫描整个地址空间（0到最大）在64位系统上不现实且低效。

3.3 验证与计算DEX文件大小

找到一个以dex\n035开头的地址，并不代表从这里开始就是一整个完整的、有效的DEX文件。它可能只是一个残留的副本，或者后面紧接着是其他数据。因此，我们需要进行验证，并计算出这个DEX在内存中的准确长度。

一个标准的DEX文件头结构（dex_header）里，有一个字段叫file_size，位于文件头起始偏移的0x20处，占4个字节（小端序）。我们可以读取这个值来得知DEX文件的理论大小。

function verifyAndDumpDex(baseAddress) { console.log(`\n[*] 开始验证地址 ${baseAddress} 处的DEX...`); // 1. 读取DEX头部的 file_size 字段 (偏移 0x20) let fileSizePtr = baseAddress.add(0x20); let fileSizeBytes = Memory.readByteArray(fileSizePtr, 4); // 将4字节的小端序数据转换为整数 let fileSize = fileSizeBytes.readUInt32LE(0); console.log(` [+] 从头部读取的 file_size 字段值: 0x${fileSize.toString(16)} (${fileSize} 字节)`); // 2. 简单的合理性验证 if (fileSize < 0x70 || fileSize > 100 * 1024 * 1024) { // 小于头部大小或大于100MB认为不合理 console.log(` [-] file_size 值 ${fileSize} 看起来不合理，可能不是有效的DEX头。`); return; } // 3. 可选：进一步验证DEX头其他字段，如 checksum, signature 等 // 这里可以添加更复杂的校验逻辑，例如计算后续数据的SHA-1并与头部的signature字段对比。 // 但对于快速Dump脚本，file_size的合理性检查通常是第一步。 console.log(` [+] 验证通过，准备Dump ${fileSize} 字节的数据。`); dumpMemoryToFile(baseAddress, fileSize, `dump_${baseAddress}.dex`); }

3.4 内存数据转储与文件保存

验证通过后，我们就可以从内存中读取指定大小的数据，并保存到PC上的文件了。

function dumpMemoryToFile(startAddress, size, filename) { console.log(` [*] 正在从 ${startAddress} 读取 ${size} 字节...`); try { let dexBytes = Memory.readByteArray(startAddress, size); console.log(` [+] 内存读取成功，获得 ${dexBytes.length} 字节数据。`); // 将数据保存到文件（这里需要依赖Frida的File API或通过RPC传递回Python端） // 方法A：使用Frida的File API（如果目标环境支持，通常用于保存到设备） // let file = new File('/sdcard/' + filename, 'wb'); // file.write(dexBytes); // file.close(); // console.log(` [+] 数据已保存到设备: /sdcard/${filename}`); // 方法B（推荐）：通过RPC将数据发送回控制脚本的Python程序，由Python保存到PC。 // 这需要在脚本中声明一个RPC函数。 send({action: 'dump', filename: filename, data: ArrayBuffer.from(dexBytes)}); console.log(` [+] 已通过RPC发送数据，请在Python端查看文件。`); } catch (e) { console.log(` [-] Dump失败: ${e.message}`); } }

这里引出了一个关键点：如何将内存中的二进制数据从设备弄到PC上？直接在JS里写设备文件有时权限不足，且不方便管理。更优雅的方式是使用Frida的RPC（Remote Procedure Call）机制。我们在JS脚本中暴露一个函数给外部调用，或者通过send()函数将数据发回给控制端（Python脚本）。

3.5 整合与优化：完整的脚本框架

将以上模块整合，并加入RPC支持，形成一个完整的、可交互的脚本。

// frida_dump_dex.js rpc.exports = { // 供Python端调用的函数：扫描并Dump所有DEX dumpAllDex: function () { return new Promise((resolve, reject) => { let results = []; // 获取所有可读内存范围 Process.enumerateRanges('r--').forEach(range => { console.log(`[*] 扫描范围: ${range.base} - ${range.base.add(range.size)}`); Memory.scan(range.base, range.size, DEX_HEADER_PATTERN, { onMatch: function (address, size) { console.log(` [+] 发现特征 @ ${address}`); let dexInfo = verifyDexHeader(address); if (dexInfo.valid) { console.log(` -> 有效DEX，大小: ${dexInfo.size}`); let data = Memory.readByteArray(address, dexInfo.size); results.push({ address: address, size: dexInfo.size, data: ArrayBuffer.from(data) // 转换为ArrayBuffer便于传输 }); } }, onComplete: function () { // 一个范围扫描完成 } }); }); // 注意：这里需要更复杂的同步逻辑来等待所有扫描完成 // 简化起见，我们使用setTimeout等待一小段时间（实际脚本应用更严谨的信号控制） setTimeout(() => { resolve(results); }, 3000); // 等待3秒 }); }, // 供Python端调用的函数：Dump指定地址的数据 dumpAtAddress: function (addrStr, size) { let address = ptr(addrStr); let data = Memory.readByteArray(address, size); return ArrayBuffer.from(data); } }; // 独立的验证函数 function verifyDexHeader(address) { let result = { valid: false, size: 0 }; try { let fileSizePtr = address.add(0x20); let fileSizeBytes = Memory.readByteArray(fileSizePtr, 4); let fileSize = fileSizeBytes.readUInt32LE(0); // 基础合理性检查 if (fileSize >= 0x70 && fileSize <= 50 * 1024 * 1024) { // 调整最大阈值 // 可选：检查magic和版本号是否完全匹配 let magicBytes = Memory.readByteArray(address, 8); let magicStr = ''; for (let i = 0; i < 8; i++) { magicStr += String.fromCharCode(magicBytes[i]); } if (magicStr === 'dex\n035\0' || magicStr === 'dex\n036\0' || magicStr === 'dex\n037\0') { result.valid = true; result.size = fileSize; } } } catch (e) { } return result; } // 脚本加载后立即执行的逻辑（如果需要） console.log('[+] Frida DEX Dump 脚本已加载。'); console.log('[+] 通过 rpc.exports.dumpAllDex() 或 dumpAtAddress() 调用功能。');

对应的Python控制端脚本：

# dump_runner.py import frida import sys import time def on_message(message, data): if message['type'] == 'send': print(f"[*] JS Log: {message['payload']}") elif message['type'] == 'error': print(f"[-] JS Error: {message}") def main(target_package): # 连接设备 device = frida.get_usb_device() # 附加到目标进程（或spawn） try: # 方式1: Attach到已运行进程 session = device.attach(target_package) except frida.ProcessNotFoundError: # 方式2: Spawn新进程 pid = device.spawn([target_package]) session = device.attach(pid) device.resume(pid) print(f"[+] 已Spawn并附加到进程: {pid}") time.sleep(2) # 等待应用初始化 # 加载JS脚本 with open("frida_dump_dex.js", "r", encoding="utf-8") as f: js_code = f.read() script = session.create_script(js_code) script.on('message', on_message) script.load() # 调用JS脚本中暴露的RPC函数 dump_all = script.exports_sync.dump_all_dex() print(f"[+] 共找到 {len(dump_all)} 个DEX文件。") for idx, dex in enumerate(dump_all): addr = dex['address'] size = dex['size'] data = dex['data'] # 这是一个list of ints (bytes) filename = f"dex_dump_{idx}_{addr}.dex" with open(filename, 'wb') as f: # 将list of ints 转换为 bytes 并写入文件 f.write(bytes(data)) print(f" [+] 已保存: {filename} (地址: {addr}, 大小: {size})") # 保持会话，防止脚本被卸载 print("[*] Dump完成。按Ctrl+C退出。") sys.stdin.read() session.detach() if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) != 2: print(f"用法: python {sys.argv[0]} <应用包名>") sys.exit(1) main(sys.argv[1])

4. 实战进阶：应对梆梆加固的挑战与技巧

基础的暴力搜索脚本可能无法应对所有情况，尤其是像梆梅加固这样不断升级的产品。下面分享一些进阶的实战技巧。

4.1 定位动态加载的DEX

高级加固不会在应用启动时就把所有解密后的DEX一次性映射到内存。它们往往采用“按需加载”的策略，即只有当某个类被首次访问时，才解密对应的代码段。这意味着我们的扫描时机非常重要。

策略一：延时扫描与循环扫描不要在附加后立即扫描，而是等待应用启动完成、主要活动界面出现后再进行。甚至可以设置一个循环，每隔几秒扫描一次，以捕捉不同阶段加载的DEX。

setTimeout(function() { console.log("[*] 应用启动后延迟10秒开始扫描..."); scanAllMemoryForDex(); }, 10000); // 或者循环扫描 let scanInterval = setInterval(scanAllMemoryForDex, 5000); // 扫描足够次数后清除定时器 setTimeout(() => clearInterval(scanInterval), 60000);

策略二：Hook关键加载函数更精准的方式是Hook Android系统中负责加载DEX的核心函数。例如，dalvik.system.DexClassLoader或BaseDexClassLoader的构造函数，以及DexFile类的openDexFile/loadDex等原生方法。当这些函数被调用时，其参数往往包含了DEX文件的路径或内存地址。

// Hook DexClassLoader 构造函数（Java层） Java.perform(function() { var DexClassLoader = Java.use('dalvik.system.DexClassLoader'); DexClassLoader.$init.overload('java.lang.String', 'java.lang.String', 'java.lang.String', 'java.lang.ClassLoader').implementation = function(dexPath, optimizedDirectory, librarySearchPath, parent) { console.log(`[*] DexClassLoader 被调用:`); console.log(` dexPath: ${dexPath}`); console.log(` optimizedDirectory: ${optimizedDirectory}`); // 在这里可以触发对dexPath文件的读取，或者尝试从内存中寻找已加载的该DEX // 注意：dexPath可能是文件路径，加固应用可能使用自定义的ClassLoader，这个Hook可能抓不到。 return this.$init(dexPath, optimizedDirectory, librarySearchPath, parent); }; });

Hook底层原生函数（如libart.so中的OpenMemory）效果更好，但需要对ART虚拟机有更深理解，且偏移地址随Android版本变化。

4.2 处理多DEX与DEX碎片化

一个应用可能包含多个DEX文件（如classes.dex,classes2.dex, ...），加固后这些文件可能被合并、拆分或混淆。我们的暴力搜索脚本会找到所有匹配dex\n035的地址，每个地址都可能是一个独立的DEX。

问题：有时找到的DEX在内存中并不连续，或者头部和后续数据被其他内存区域隔开（碎片化）。直接按照file_size读取可能会读到错误的数据或导致访问违例。

解决方案：

边界检查：在读取file_size大小的数据前，检查从startAddress到startAddress.add(fileSize)这个内存范围是否都在同一个具有读权限的内存区域（MemoryRange）内。如果不是，则只读取该区域内的有效部分。
启发式合并：如果找到多个DEX头，且它们地址相近，可以尝试分析它们是否属于同一个大的DEX被拆分。这需要更复杂的DEX结构解析。
使用成熟工具参考：像FRIDA-DEXDump这样的开源工具已经处理了很多边界情况。其核心思路是：找到DEX头后，不仅读取file_size，还会解析DEX结构中的map_off和map_size，因为map段包含了DEX文件所有部分的索引和大小，用它来指导Dump往往更准确。

4.3 对抗反Frida检测

梆梆加固等商业产品很可能集成了反Frida机制。常见检测手段包括：

检测frida-server进程名或端口。
检测内存中Frida相关字符串或特征码（如“frida”、“gum-js-loop”、“frida-agent”）。
检测ptrace附加（反调试）。
检测线程名（Frida会创建特定名称的线程）。

对抗措施：

重命名frida-server：将frida-server文件改名为其他名字（如/data/local/tmp/fs）并运行。
使用非常规端口：启动frida-server时指定非默认端口（./frida-server -l 0.0.0.0:8080），连接时也指定端口。
使用隐藏工具：如objection的anti-anti-frida插件，或使用定制编译的Frida，去除特征字符串。
脚本中主动抹去痕迹：在JS脚本中，可以尝试Hook检测函数并返回假值，或者手动修改内存中的特征字符串。
使用spawn模式：如前所述，在应用启动前注入，比运行时attach更隐蔽。

这是一个简单的反检测示例（Hook一个可能存在的检测函数）：

Java.perform(function() { // 假设应用有一个检测Frida的类 var AntiFrida = Java.use('com.secshell.AntiFrida'); if (AntiFrida) { AntiFrida.check.implementation = function() { console.log(`[*] AntiFrida.check() 被调用，返回 false 绕过。`); return false; }; } });

5. 常见问题排查与脚本调试实录

在实际操作中，你肯定会遇到各种问题。下面是我踩过的一些坑和解决方法。

5.1 脚本注入失败或应用崩溃

现象：执行Python脚本时，出现Failed to attach: unable to connect to remote frida-server或应用一注入就闪退。

排查步骤：

检查frida-server：确保设备上的frida-server正在运行（ps | grep frida），并且PC端Frida版本与frida-server版本匹配（frida --version查看）。
检查连接：确保adb devices能看到设备，并且Frida连接的是正确设备（frida-ps -U列出USB设备上的进程）。
关闭冲突：关闭其他可能占用端口的程序，或者关闭电脑防火墙/杀毒软件临时测试。
反调试导致崩溃：如果应用使用了强反调试，attach模式极易触发。务必尝试使用spawn模式（见3.1节代码）。如果spawn后应用仍崩溃，可能是应用有SIGSEGV信号处理或定时检测。可以尝试在spawn后、resume前，先让Frida脚本挂上一些关键的反调试检测函数的Hook。
权限问题：确保设备已Root，并且frida-server是以root权限运行的。

5.2 扫描不到任何DEX特征

现象：脚本运行后，dexFoundAddresses数组为空。

可能原因与解决：

特征码不匹配：目标DEX可能使用了不同的版本号（如dex\n036、dex\n037）。尝试同时搜索多个特征码。

const PATTERNS = ['64 65 78 0a 30 33 35 00', '64 65 78 0a 30 33 36 00', '64 65 78 0a 30 33 37 00']; PATTERNS.forEach(pattern => Memory.scan(..., pattern, ...));

加固深度混淆：加固可能完全抹去了标准文件头，或者在内存中从未以完整、标准的DEX形态出现。这时需要寻找其他特征，例如ART虚拟机内部数据结构（如DexFile对象）的特征，或者HookdvmDexFileOpenPartial/art::DexFile的构造函数来获取指针。这需要更深入的研究。
扫描时机不对：DEX尚未被加载。尝试在应用界面完全加载后，或者触发某个功能（如点击登录按钮）后再执行扫描脚本。使用延时或循环扫描。
扫描范围不全：脚本只扫描了部分内存。确保使用了Process.enumerateRanges('r--')遍历了所有可读内存区域。
内存访问权限：即使区域标记为可读，也可能因内存分页等原因访问失败。Memory.scan内部会处理异常，但确保你扫描的是进程自身的内存空间。

5.3 Dump出的DEX文件无法反编译

现象：用Jadx打开Dump出的文件，提示“Not a valid dex file”或“Error loading dex file”。

诊断与修复：

检查文件大小：用十六进制编辑器（如010 Editor）打开Dump的文件，查看文件大小是否与file_size字段一致。如果不一致，说明Dump不完整。
检查文件头：查看文件开头8个字节是不是64 65 78 0a 30 33 35 00。如果不是，说明找错了地址，或者数据被截断/错位。
修复DEX头：有时Dump的数据起始点不是真正的DEX文件开头，可能前面有一些填充数据。尝试在文件数据中搜索64 65 78 0a，找到真正的起始偏移，然后从那里开始截取file_size字节的数据，另存为新文件。
DEX修复工具：尝试使用dexfixer等工具修复DEX文件。有时内存中的DEX结构略有损坏，修复工具可以校正校验和等字段。
多DEX合并：如果应用有多个DEX，需要将它们全部Dump下来。Jadx可以自动处理多个DEX文件，将它们放在同一目录下打开即可。

5.4 性能问题与优化

现象：扫描整个内存空间速度很慢，甚至导致应用卡顿。

优化建议：

缩小扫描范围：不要扫描所有r--区域。优先扫描rw-（读写）和r-x（可执行）区域，代码和已加载的DEX更可能出现在这些区域。r--区域可能是只读数据，包含DEX的概率相对较低。
```
let ranges = Process.enumerateRanges('rw-').concat(Process.enumerateRanges('r-x'));
```
分块扫描与异步：Memory.scan是同步的，扫描大内存会阻塞。可以尝试将大内存范围分成小块，用setImmediate或Promise进行异步扫描，避免脚本执行超时。
使用更高效的工具：对于稳定的需求，可以考虑将核心扫描逻辑用C语言写成Frida的Module，性能远高于JS。

最后，分享一个我个人的调试习惯：在脚本的关键节点加入详细的日志，并不仅仅用console.log输出地址，而是输出附近的内存内容（Memory.readByteArray(address, 64)转Hex），这能帮你直观地判断找到的东西是否正确。耐心和细致的观察，是解决内存Dump中各种古怪问题的关键。这个脚本是一个起点，面对不同的加固版本和场景，你需要灵活调整策略，甚至结合静态分析和动态调试的其他手段，才能达到最好的效果。

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