Shizuku项目在Android高版本中的权限问题分析与解决方案
背景介绍
Shizuku是一款优秀的Android系统服务框架,它允许普通应用以系统权限运行,为开发者提供了更强大的系统级功能调用能力。然而,随着Android系统版本的更新,特别是从Android 11开始,系统对应用数据目录的访问权限进行了更严格的限制,这给Shizuku的启动方式带来了一些挑战。
问题分析
在Android 11及以上版本中,系统对/storage/emulated/0/Android/data/目录实施了严格的访问控制。这一变化直接影响了Shizuku通过ADB启动的传统方式,因为启动脚本默认存放在应用数据目录中,而ADB命令无法直接访问这些受保护的目录。
具体表现为执行以下命令时会遇到权限拒绝错误:
adb shell sh /storage/emulated/0/Android/data/moe.shizuku.privileged.api/start.sh
系统会返回Permission denied错误,这是因为Android 11加强了应用数据目录的保护机制。
技术细节
-
Android数据目录权限模型:从Android 11开始,应用只能访问自己的数据目录(
Android/data/<package_name>/)和其他特定的公共目录。即使通过ADB,也无法直接访问其他应用的数据目录内容。 -
/data/local/tmp目录特性:这是一个系统临时目录,具有以下特点:
- 对ADB命令开放完全访问权限
- 普通应用无权限直接访问
- 系统不会自动清理该目录内容
- 常用于存放需要临时执行的脚本和二进制文件
-
Shizuku启动流程:当通过ADB执行启动脚本时,Shizuku实际上会执行以下操作:
- 将starter文件从应用数据目录复制到
/data/local/tmp/ - 在临时目录中执行starter
- starter负责启动Shizuku服务
- 将starter文件从应用数据目录复制到
现有解决方案
目前用户可以采用以下变通方法启动Shizuku:
-
手动复制法:
- 使用支持访问Android/data目录的文件管理器(如X-plore)
- 将Shizuku的启动目录复制到可访问位置(如下载目录)
- 修改start.sh脚本中的路径指向
- 通过ADB执行修改后的脚本
-
脚本修改法:
adb shell mkdir -p /data/local/tmp/shizuku adb push start.sh /data/local/tmp/shizuku/ adb shell chmod +x /data/local/tmp/shizuku/start.sh adb shell sh /data/local/tmp/shizuku/start.sh
潜在改进建议
基于技术分析,可以考虑以下优化方向:
-
启动脚本预置:Shizuku应用首次安装时,可以将启动脚本预置到
/data/local/tmp/目录,这样后续ADB启动时可以直接调用。 -
多路径支持:在应用设置中增加启动脚本路径配置选项,允许用户指定自定义路径。
-
启动方式引导:根据Android版本自动推荐最适合的启动方式,并提供详细的操作指引。
安全考量
任何涉及系统目录访问的修改都需要谨慎考虑安全性:
/data/local/tmp目录虽然可写,但应确保脚本来源可信- 启动过程应包含完整性校验,防止恶意篡改
- 临时文件使用后应及时清理,避免留下安全隐患
总结
Android系统的权限收紧是大势所趋,Shizuku作为需要系统级权限的工具,其启动方式也需要与时俱进。理解Android的权限模型和目录访问规则,有助于我们找到既符合系统要求又能满足功能需求的解决方案。对于开发者而言,提前适配这些变化可以带来更好的用户体验;对于用户而言,了解这些技术细节则有助于更顺利地使用这类高级工具。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01