AESJniEncrypt 的安装和配置教程
项目基础介绍
AESJniEncrypt 是一个基于 Android 平台的加密解密开源项目,主要利用.libsodium 库实现了 CHACHA20 算法。该算法在移动设备上具有高性能,特别适用于 ARM 架构。项目的目标是提高 Android 应用程序的安全性,通过在 native 层面进行加密操作,增强数据保护。
主要编程语言
- C:用于实现加密算法和与 Java 代码的 JNI(Java Native Interface)交互。
- Java:Android 应用程序的主要开发语言,用于调用 native 层面的加密方法。
关键技术和框架
- libsodium:一个现代化的加密库,提供了多种加密算法,本项目使用其 CHACHA20 算法进行数据加密。
- JNI:允许 Java 代码调用其他语言的代码,本项目通过 JNI 调用 C 代码进行加密操作。
- Obfuscator-LLVM:一个用于混淆 native 代码的工具,可以提高代码的安全性,防止逆向工程。
准备工作
在开始安装之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- 安装有 Android Studio。
- 配置好 Android NDK。
- 确保您的系统中已安装 Python,因为构建过程中可能会用到。
安装步骤
-
克隆项目仓库 打开命令行工具,执行以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/BruceWind/AESJniEncrypt.git cd AESJniEncrypt -
构建 libsodium 库 在项目目录下,运行以下脚本构建适用于所有 Android ABIs 的 libsodium 静态库:
./build_libsodium_for_all_android_abi.sh如果遇到错误,如缺少 Python 等问题,请根据错误提示解决。
-
集成到 Android 项目 a. 在 Android Studio 中,将
aesjni目录导入到您的项目中。 b. 在项目的local.properties文件中设置ndk.dir路径。 c. 修改 Java 类和方法的名称,不要直接暴露加密算法的名称,确保 C 函数中密钥的存储安全。 d. 生成并修改签名。如果您还没有 Keystore 文件,您需要创建一个。以下是创建 Keystore 的示例命令:keytool -genkey -alias client1 -keypass 123456 -keyalg RSA -keysize 1024 -validity 365 -storetype PKCS12 -keystore ./androidyuan.keystoree. 在
check_signature.h文件中修改 Keystore 的哈希值和包名。 -
配置 Obfuscator-LLVM(可选) 如果您需要混淆 native 代码以提高安全性,您需要在
aesjni/build.gradle文件中配置externalNativeBuild和Obfuscator-LLVM。有关配置的详细指南,请参考项目 README 文件。
完成以上步骤后,您就可以开始在 Android 项目中使用 AESJniEncrypt 进行加密和解密操作了。请确保仔细阅读项目文档,了解所有配置细节和使用方法。
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 StartedRust0113- 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
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。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
SenseNova-U1-8B-MoT-SFTenseNova U1 是一系列全新的原生多模态模型,它在单一架构内实现了多模态理解、推理与生成的统一。 这标志着多模态AI领域的根本性范式转变:从模态集成迈向真正的模态统一。SenseNova U1模型不再依赖适配器进行模态间转换,而是以原生方式在语言和视觉之间进行思考与行动。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