Enjarify 使用教程
2024-09-25 19:28:47作者:昌雅子Ethen
1、项目介绍
Enjarify 是一个用于将 Dalvik 字节码转换为等效 Java 字节码的工具。这使得 Java 分析工具能够分析 Android 应用程序。Enjarify 是由 Google 开发并开源的项目,旨在提供比传统工具(如 dex2jar)更准确和全面的反编译功能。
主要特点
- 准确性:Enjarify 在处理模糊特性和边缘情况时表现出色,能够避免 dex2jar 可能出现的错误或不准确的结果。
- 多平台支持:Enjarify 是一个纯 Python 3 应用程序,支持 Linux 和 Windows 系统。
- 自动多 dex 处理:能够自动处理多 dex 文件,并将结果合并到一个 jar 文件中。
2、项目快速启动
安装步骤
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/Storyyeller/enjarify.git cd enjarify -
设置环境变量(可选):
- Linux:
ln -s "$PWD/enjarify.sh" ~/bin/enjarify - Windows: 将 Enjarify 的根目录添加到系统的 PATH 环境变量中。
- Linux:
使用示例
假设你有一个名为 yourapp.apk 的 Android 应用文件,你可以使用以下命令将其转换为 Java 字节码:
python3 -O -m enjarify.main yourapp.apk
默认情况下,输出文件为 yourapp-enjarify.jar。
高级选项
-
指定输出文件:
python3 -O -m enjarify.main yourapp.apk -o yourapp.jar -
强制覆盖输出文件:
python3 -O -m enjarify.main yourapp.apk -o yourapp.jar -f
3、应用案例和最佳实践
案例1:分析第三方 Android 应用
假设你需要分析一个第三方 Android 应用的代码,以了解其内部逻辑或查找潜在的安全漏洞。你可以使用 Enjarify 将 APK 文件转换为可读的 Java 字节码,然后使用诸如 JD-GUI 等工具进一步分析。
案例2:调试和逆向工程
在进行 Android 应用的逆向工程时,Enjarify 可以帮助你快速将 Dalvik 字节码转换为 Java 字节码,从而更容易理解和调试应用的逻辑。
最佳实践
- 使用 PyPy:为了提高性能,建议使用 PyPy3 而不是 CPython。
- 批量处理:如果你有多个 APK 文件需要处理,可以编写一个简单的脚本来自动化这一过程。
4、典型生态项目
1. JD-GUI
JD-GUI 是一个用于查看 Java 字节码的图形化工具,可以与 Enjarify 结合使用,以便更直观地查看反编译后的 Java 代码。
2. APKTool
APKTool 是一个用于反编译和重新打包 Android APK 文件的工具。它可以与 Enjarify 结合使用,以便在反编译后进一步修改和重新打包应用。
3. Procyon
Procyon 是一个 Java 反编译器,可以将 Java 字节码转换为可读的 Java 源代码。与 Enjarify 结合使用,可以进一步提高代码的可读性。
通过这些工具的结合使用,你可以更全面地分析和理解 Android 应用的内部结构和逻辑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
🎉 (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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873