Hook轻松开发:基于Magisk & Riru的高效模块库
2024-05-21 16:36:32作者:廉皓灿Ida
在安卓开发的世界中,有时候我们希望深入到应用程序内部,改变其行为或是增添额外的功能,但传统的Xposed框架开发成本高且要求复杂。这时,一款名为"Hookworm"的开源项目应运而生,它巧妙地结合了Magisk和Riru,让你无需深入了解Xposed,也能以超低成本开发Hook插件。
项目介绍
Hookworm是一个基于Magisk模块和Riru技术的插件系统,旨在简化Android Hook插件的开发流程。它允许开发者在不篡改原有应用代码的情况下,实现对目标应用的深度定制。该项目的设计理念十分友好,只需几步简单的配置,即使是对Magisk和Riru不甚了解的开发者,也能迅速上手。
项目技术分析
Hookworm的核心在于Riru,它能够替换系统中的libmemtrack.so,从而在Zygote进程Fork后注入自定义代码。这使得开发者能够在目标应用的进程中执行操作,实现了近乎透明的侵入。Magisk则作为支持平台,保证了 Hookworm 模块的安全安装和运行。 Hookworm还提供了一系列API,便于开发者进行Hook操作。
应用场景与技术应用
- 修改应用行为:你可以通过监听Activity生命周期、布局加载事件,甚至是按钮点击事件,来修改特定应用的行为。
- 优化界面:如果你不喜欢某个应用的某个功能或设计,通过Hookworm,你可以选择性地隐藏或调整组件的显示效果。
- 增强应用功能:你可以增加应用的附加功能,比如添加快捷方式、自定义快捷操作等。
项目特点
- 低入门门槛:只需要添加Module依赖并简单配置module.properties文件,即可开始开发。
- 自动化部署:支持编译后自动刷入设备,大大提高了开发效率。
- 免重启安装:提供快速调试模式,更新模块时无需重启应用,节约宝贵时间。
- 实用API:提供的 Hook API 简化了诸如布局加载监听、Activity生命周期监控等一系列操作。
- 安全隐秘:由于Hook代码运行在目标进程中,目标应用难以察觉其存在,因此更加隐蔽。
如果你想在不涉足复杂的逆向工程和Xposed框架的情况下,探索Android Hook的魅力,Hookworm无疑是你理想的选择。无论是为了研究学习,还是为了提高工作效率,这个项目都值得你尝试。现在,就加入Hookworm的开发之旅,释放你的创造力吧!访问项目地址,了解更多详情并开始你的Hook开发之路。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
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
1.03 K
492
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
346
147