在 AI 时代，做 iOS 逆向分析有哪些高效手段

AI 发展如此迅猛，传统的代码手艺活已经被 AI 取代了很大一部分。除了生成代码外，AI 在其他的研发流程也能提升很多效率，例如这次要说的 AI 逆向分析。

在手工时代，我们逆向分析一个 iOS app，通常是使用 Hopper 或者 IDA 等软件查看解密的 Mach-O，然后利用软件提供的能力加上人工去分析逻辑流程。这个过程还要求我们懂一些基础的汇编语法。有时候还要去猜测哪些类哪些方法是负责某个逻辑，靠试验去验证。

现在来到了大模型时代，AI 不仅能自己通过一些简单的工具去分析 ipa 和 Mach-O ，也能使用更准更稳的 MCP、Skill 工具来做深度的分析。

Hopper MCP

Hopper 在新版本支持了 MCP Server。

把 framework、Mach-O 或者解密后的 IPA 直接丢给它，让它用 Hopper 的 MCP 分析你想要的逻辑就行。再进阶一点，可以把通用分析流程固化成一个 skill。

也可以把未符号化的原始堆栈以及 framework 或者 IPA 给到 AI，让 AI 使用 Hopper 的 MCP 进行符号化以及深度分析。

IPSW skill

ipsw 固件是 Apple 生态系统专用的软件升级包，里面有完整的系统镜像，从中可以提取出系统动态库（Foundation、UIKit 等）、内置应用等。

ipsw skill 是一个开源的 ipsw 工具提供的 skill。

有了这个 skill，我们就能便捷地从 ipsw 固件中提取我们想要的动态库，甚至分析系统内置应用的底层实现。