Android Inline Hook 使用指南
2026-01-21 04:53:47作者:虞亚竹Luna
1. 项目目录结构及介绍
Android Inline Hook,也称为 ShadowHook,是由字节跳动开发的一个专注于Android平台的内联钩子库,支持Thumb、ARM32和ARM64架构。以下是项目的主要目录结构及其简介:
-
根目录:
app: 示例应用程序模块,展示了如何集成并使用ShadowHook。doc: 包含了项目的手册文档,包括快速入门和详细说明。gradle.properties: 项目属性配置文件。LICENSE: 许可证文件,明确该项目遵循MIT协议。README.md与README.zh-CN.md: 分别是英文和中文版的项目简介。shadowhook: 核心库源代码存放位置,包含C/C++实现的内联钩子逻辑。systest: 系统测试模块,提供了对常见系统函数的钩子和解除钩子示例。
-
核心文件说明:
shadowhook: 存放主要的hook逻辑实现文件,例如hook函数的声明和定义。doc: 重要文档区域,其中manual.zh-CN.md是对中文用户的详尽指南。
2. 项目的启动文件介绍
虽然“启动文件”通常指的是应用运行的第一个入口点,但对于库项目如ShadowHook,其“启动”概念更多体现在整合到其他应用或SDK中的方式。核心的集成点在于通过Gradle配置依赖以及初始化库的过程。具体来说,开发者首先需要在自己的应用或者库项目的build.gradle文件中添加如下依赖:
dependencies {
implementation 'com.bytedance.android:shadowhook:1.0.10'
}
对于使用CMake或Android.mk编译的原生部分,需要在对应文件中加入对ShadowHook库的链接指令。此外,需要确保支持正确的ABI,并可能需要调整packagingOptions避免AAR包冲突。
3. 项目的配置文件介绍
Gradle 配置
- 在项目级
build.gradle中启用Prefab支持,这对于处理native依赖至关重要,尤其当使用Android Gradle插件4.0及以上版本时。
android {
buildFeatures {
prefab true
}
}
- 对于Android Gradle插件7.1.0之前的版本,需在
gradle.properties中手动设置android.prefabVersion.
应用级别的配置
- 在App的
defaultConfig中指定需要支持的ABI。
defaultConfig {
ndk {
abiFilters 'armeabi-v7a', 'arm64-v8a'
}
}
- 针对SDK项目的打包,避免重复库文件的冲突,可使用
packagingOptions排除特定文件。
packagingOptions {
exclude '**/libshadowhook.so'
}
而对于APP项目,则可能需要配置以解决相同的冲突问题,使用pickFirst策略。
通过这些步骤和配置,可以成功集成ShadowHook库,并利用其提供的功能进行函数内联钩子操作。详细的使用流程和高级配置应参考项目文档中的具体指导。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
391
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++
877
578
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
335
162
暂无简介
Dart
764
189
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
12
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
1.33 K
746
🔥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
67
20
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
350