1.Android系统反编译FrameWork层虚拟定位方法
2.android wifi 开发中 如何判断成功连接上了指定的定i定wifi热点?
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4.Android附近基站+Wifi+IP+GPS多渠道定位方案
Android系统反编译FrameWork层虚拟定位方法
做模拟定位功能时,传统方法通过应用定位服务、位源位root权限或框架层的码安hook会面临系统安全限制和权限管理问题。因此,定i定转而探索直接从操作系统层面入手,位源位试图修改系统类和函数,码安收费照片源码以达到与hook相同的定i定效果。在Android 6.0版本下,位源位该方法已经成功应用于三大地图应用和短视频平台中,码安而在Android 7.0版本下,定i定虽然能够干扰三大地图的位源位精准定位,但无法像在6.0版本那样模拟自己的码安砸墙flash源码位置信息。
在操作框架层的定i定反编译和修改过程中,主要包括如下关键步骤和改动:
1. **屏蔽wifi列表**:除了白名单应用外,位源位禁止返回其他应用的码安wifi列表信息,以此削弱基于wifi定位的精准度。
2. **自定义上次连接的wifi网卡地址**:通过修改系统行为,让应用接收到的wifi信息与实际环境不符,以此干扰定位服务。
3. **禁止返回wifi相关信息**:防止应用获取到与真实环境不符的wifi信息,进一步降低定位准确性。
4. **wifi配置信息返回null**:避免应用接收到的wifi配置信息影响其定位算法。
5. **GSM基站信息写入**:引入虚拟的天源码头业务GSM基站信息,混淆定位系统对真实基站的识别。
6. **CDMA基站信息写入**:同样引入CDMA基站信息,进一步干扰基站定位机制。
7. **GPS修改**:调整GPS信号,包括修改有效卫星数目等,以混淆定位服务对真实GPS信号的依赖。
8. **其他相关类反编译和修改**:对涉及定位功能的其他系统类进行反编译、修改,确保整体定位机制被干扰或误导。
在进行上述改动前,需要先了解Android系统在5.0版本后引入的同花顺净买入源码ART(Android Runtime)技术,以便在system/framework目录中找到对应手机架构的oat文件。根据不同架构(如arm或arm)找到相应的oat文件,并使用oat2dex.jar工具解包,获取包含源代码的dex文件。接着,使用smali工具将dex文件转换为易于修改的smali文件,并在classes2.dex中添加自己的类,用于读取和模拟配置文件中的虚拟信息。通过修改location对象的创建过程,替换其中的关键属性值,如经纬度、主力操盘源码设置时间戳、速度、海拔等,以达到模拟定位的效果。
在Android 6.0版本下,上述方法成功应用于导航和短视频平台,而在Android 7.0版本下,虽然仍能干扰定位,但模拟定位功能的实现更为复杂。在7.0版本中,谷歌开放了获取GPS底层数据的途径,通过监听OnNmeaMessageListener并最终在GnssStatusListenerTransport类中创建原始数据对象,获取到包含坐标信息和卫星信息的NMEA格式数据。尽管可以修改这些数据,但未能有效实现模拟定位,可能的原因是仅针对wifi和基站信息的干扰不足以完全绕过系统定位逻辑。
通过上述方法的实施,尝试绕过传统定位机制的限制,实现了在特定条件下对定位服务的干扰或误导,展示了直接从操作系统层面修改和干扰定位服务的可能性,为定位服务的安全性和隐私保护提出了新的思考方向。
android wifi 开发中 如何判断成功连接上了指定的wifi热点?
首先通过WifiManager对象获取系统服务的WIFI_SERVICE,然后调用getConnectionInfo()获得WifiInfo对象,再通过WifiInfo对象获取已连上wifi的SSID(实际上是housyunhin说的WifiInfo.getSSID()和其他wifi信息),之后判断是否匹配即可
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Android附近基站+Wifi+IP+GPS多渠道定位方案
在移动应用开发中,地理位置定位至关重要。尽管GPS可能受限于用户权限、信号问题或省电需求,但为确保位置追踪的准确性,开发者需要利用多种信号源,如基站、WiFi热点和IP地址。例如,高德地图即使在GPS信号不佳时,也能通过WiFi和基站数据提供精确位置,误差控制在米以内。
项目中遇到的问题促使开发者考虑降低功耗的同时保持定位精度。开发团队采用策略:首先,利用系统记录的最近位置(如果精度低则弃用),接着开启高精度监听器寻找GPS信号,同时收集基站和WiFi信息。一旦获取到GPS,就切换至低功耗监听模式。不同定位方式的优先级为GPS > 基站 > WiFi热点 > IP,具体依赖于信号质量。
应用场景包括:室外开阔地使用GPS,室内无信号时依赖WiFi和基站,而没有信号和联网时则依据IP。值得注意的是,部分定制手机可能需要使用Android原生API而非Google Play服务。
遇到的挑战包括:Google API对JSON格式的依赖,接口过时和位置偏移问题。开发者需处理JSON数据发送、GPS精度校准和坐标系转换等技术难题。最后,Google Play服务中的GPS定位库被发现性能不佳,推荐使用原生API获取更准确的位置。
核心代码和相关资料展示了如何通过基站、WiFi和IP数据进行多渠道定位,以及如何处理网络代码和电信基站标识参数。通过这些方法,开发者可以实现一个既能满足定位要求,又能有效控制能耗的解决方案。