在苹果手机上实现短信内容的何苹逆向分类，需结合iOS系统特性、果手开发者工具及可能的机上逆向技术手段。以下是实现具体实现路径与技术要点：

一、基于iOS原生API的短信的逆短信分类（非逆向）

适用场景：无需越狱，通过苹果开放的内容Message Filter Extension实现合法分类。

1. 核心机制

iOS 16及以上版本的向分短信过滤API支持12种子分类（如金融、订单、何苹优惠等）。果手开发者可创建扩展程序，机上通过本地数据库或机器学习模型识别短信类型，实现无需上传数据至服务器。短信的逆

2. 实现步骤

  • 创建Message Filter Extension：在Xcode中新建Target，内容选择Message Filter Extension模板。向分
  • 实现分类逻辑：通过`ILMessageFilterQueryRequest`与`ILMessageFilterExtensionContext`处理短信内容，何苹返回分类结果（如允许、过滤或归类至特定文件夹）。
  • 签名提取与匹配：利用正则表达式提取短信签名（如`【.?】`），结合预设规则库进行分类（参考中短信签名规范）。

    • 3. 限制

  • 分类粒度受限于API定义的子类别。
  • 需用户手动启用扩展程序（路径：设置→信息→未知与过滤信息）。

    • 二、基于数据库分析的离线分类（半逆向）

    适用场景：需深度分析短信内容，支持自定义分类规则，但无需越狱。

    1. 数据获取

  • 同步短信至Mac：在iPhone设置中启用“短信转发”至Mac，访问数据库文件`/Users/用户名/Library/Messages/chat.db`。
  • 关键表结构：

    • | 表名 | 字段 | 描述 |

    | `message` | `text`, `date`, `service` | 短信内容、时间、服务类型（SMS/iMessage） |

    | `chat` | `chat_identifier` | 会话ID关联发件人 |

    2. 内容提取与分类

  • 脚本化处理：使用Python或SQL查询提取短信内容。例如，通过`sqlite3`库读取`text`字段，结合正则匹配签名（如`【支付宝】`）或关键词（如“验证码”）进行分类。
  • 案例参考：少数派用户通过导出短信数据库，统计高频签名识别绑定的服务。

    • 3. 自动化工具

  • imessage-exporter：开源工具快速导出短信至CSV，支持自定义字段过滤（需适配多号码场景）。

    • 三、逆向工程深度定制（需越狱）

    适用场景：需完全自定义分类逻辑或修改系统行为。

    1. 技术栈

  • 动态库注入：通过Theos开发Tweak，注入`SpringBoard`或`Messages`进程，拦截`IMDMessageStore`相关方法（如`copyMessagesWithQuery:options:`）。
  • 核心代码示例：

    • objective-c

    %hook IMDMessageStore

  • (NSArray )copyMessagesWithQuery:(id)query options:(unsigned int)options {

    • NSArray messages = %orig;

    // 自定义分类逻辑（如修改消息标签）

    return [messages filteredArrayUsingPredicate:...];

    %end

    2. 签名与加密分析

  • 解密网络请求：若分类依赖服务端接口（如垃圾短信识别），需逆向分析HTTPS通信，提取AES密钥或GZIP压缩内容（参考中某右App逆向案例）。
  • 工具链：使用Frida或Cycript动态调试，定位分类算法入口。

    • 3. 风险与限制

  • 系统兼容性：iOS版本升级可能导致注入失效。
  • 法律风险：修改系统应用可能违反苹果服务条款。

    • 四、方案对比与选择建议

    | 方案 | 技术门槛 | 设备要求 | 灵活性 | 可持续性 |

    ||

    | 原生API开发 | 低 | 无需越狱 | 受限（固定分类） | 高（兼容新系统） |

    | 数据库分析 | 中 | 需Mac同步 | 高（完全自定义） | 中（依赖本地数据） |

    | 逆向工程 | 高 | 需越狱 | 极高（系统级修改） | 低（易受系统更新影响） |

    推荐路径：

  • 普通用户：优先使用原生API扩展或第三方过滤应用（如“熊猫吃短信”）。
  • 开发者/研究者：结合数据库分析与自动化脚本，构建离线分类工具。
  • 安全专家：在越狱环境下探索逆向方案，需注意法律边界。

    • 通过以上方法，可实现从基础分类到深度定制的短信逆向分类需求，具体选择需权衡技术能力、设备状态及合规性要求。