【亲测免费】 BlackDex 安装和配置指南
2026-01-20 01:17:14作者:房伟宁
1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目基础介绍
BlackDex 是一个运行在 Android 手机上的脱壳工具,支持 Android 5.0 到 12 版本。它无需依赖任何环境,可以在任何 Android 手机或模拟器上运行,只需几秒钟即可对已安装或未安装的 APK 文件进行脱壳。
主要编程语言
BlackDex 主要使用以下编程语言和工具:
- Java
- C++
- C
- CMake
- Kotlin
- AIDL
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术
- 脱壳技术:BlackDex 使用 DexFile cookie 进行脱壳,理论兼容 ART 开始的所有版本,可能因设备而异。
- 深度脱壳:在深度脱壳模式下,BlackDex 会自主修复被抽取的方法指令,将指向其他内存块的指令回填至 DEX 内,解决 nop 问题。
框架
- Android SDK:用于开发 Android 应用程序。
- Xposed:用于 Hook 系统 API。
- Frida:用于动态分析和 Hook。
- Magisk:用于 Root 设备。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
- Android 设备或模拟器:确保你有一台运行 Android 5.0 及以上版本的设备或模拟器。
- ADB 工具:用于与 Android 设备进行通信。
- BlackDex APK:从 GitHub Releases 下载最新版本的 BlackDex APK。
详细安装步骤
步骤 1:下载 BlackDex APK
- 访问 BlackDex GitHub Releases 页面。
- 下载最新版本的 BlackDex APK 文件。
步骤 2:安装 BlackDex APK
- 将下载的 APK 文件传输到你的 Android 设备或模拟器。
- 在设备上打开文件管理器,找到并点击 BlackDex APK 文件。
- 按照屏幕提示完成安装。
步骤 3:配置 ADB 工具
- 确保你的电脑上已安装 ADB 工具。如果没有,可以从 Android 开发者网站 下载并安装。
- 打开命令行工具,输入以下命令以确保 ADB 工具正常工作:
你应该会看到已连接的设备列表。adb devices
步骤 4:运行 BlackDex
- 打开已安装的 BlackDex 应用程序。
- 选择你想要脱壳的 APK 文件。
- 点击“开始脱壳”按钮,等待脱壳过程完成。
步骤 5:获取脱壳后的文件
- 脱壳完成后,BlackDex 会生成脱壳后的 DEX 文件。
- 使用 ADB 工具将脱壳后的文件从设备传输到电脑:
adb pull /sdcard/BlackDex/output/path/to/your/file.dex
注意事项
- Root 设备:虽然 BlackDex 不需要 Root 权限,但在某些情况下,Root 设备可能会提高脱壳的成功率。
- 深度脱壳:如果你需要进行深度脱壳,请确保设备性能足够,因为深度脱壳可能会耗费较长时间。
通过以上步骤,你应该能够成功安装和配置 BlackDex,并开始使用它进行 APK 脱壳。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust075- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
690
4.46 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
547
671
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++
955
930
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
430
75
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
407
326
昇腾LLM分布式训练框架
Python
146
172
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
650
232
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
1.08 K
564
🎉 (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
1.59 K
925
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
642
292