InviZible项目双空间配置实现加密网络访问的技术方案
2025-07-08 00:34:53作者:段琳惟
背景概述
在Android设备上使用InviZible项目实现加密网络访问时,用户经常遇到工作空间和私人空间隔离导致的特殊域名访问问题。特别是在Android 12及以上系统中,由于系统对应用隔离的强化,常规配置往往无法跨空间实现加密访问。
问题核心
当InviZible仅安装在私人空间时,工作空间中的应用(如通过Shelter隔离的NetGuard和Fennec浏览器)无法正常访问特殊域名网站。这是因为:
- 系统级加密连接被限制在当前用户空间
- 跨空间网络流量无法被正确路由到加密网络
- Android的隐私沙盒机制阻止了空间间的代理设置共享
技术解决方案
方案一:双空间安装InviZible
配置要点:
- 在主空间和工作空间分别安装InviZible
- 主空间配置:启用加密模块+DNSCrypt+防火墙组合
- 工作空间配置:至少启用DNSCrypt和防火墙功能
性能考量:
- 主空间完整功能配置约消耗3%电池
- 工作空间基础配置消耗不足1%
- 总体电池影响控制在4%以内,属于可接受范围
方案二:高级代理配置(技术要求较高)
- 在私人空间InviZible中启用SOCKS5代理
- 手动配置工作空间应用使用指定代理端口
- 设置iptables规则实现跨空间流量转发
配置优化建议
- 端口映射:确保5353/5354端口未被占用,可尝试5400等替代端口
- 浏览器设置:
- 禁用WebRTC(media.peerconnection.enabled=false)
- 允许特殊域名解析(network.dns.blockSpecialDomain=false)
- 运行模式选择:加密模式可靠性高于纯代理模式
常见问题排查
-
完全无法访问特殊域名:
- 检查双空间InviZible是否都正常运行
- 验证端口冲突情况
- 确认没有其他加密服务干扰
-
仅私人空间可访问:
- 确认工作空间InviZible配置了正确的加密出口节点
- 检查Shelter隔离环境下的网络权限设置
-
电池消耗异常:
- 关闭非必要的模块(如工作空间可仅保留DNSCrypt)
- 调整加密节点的连接策略
技术原理深入
Android的多用户空间实现实质上是创建了独立的Linux用户,每个空间拥有自己的网络栈和加密通道。InviZible通过以下机制实现跨空间支持:
- 双空间实例间通过Binder IPC通信协调
- 利用Android的跨用户文件系统共享机制同步配置
- 通过虚拟网络接口捕获各空间的原始流量
最佳实践
对于普通用户,推荐采用双空间安装方案,这是最稳定可靠的解决方案。对于高级用户,可以尝试代理方案以获得更精细的控制,但需要具备一定的网络调试能力。无论采用哪种方案,都应定期检查各模块的日志输出,确保加密电路建立正常,DNS查询正确路由。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493