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1.移动应用安全与风控——应用分析常用工具
2.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

移动应用安全与风控——应用分析常用工具

       工欲善其事，源码必先利其器。修改b修掌握安全技术，改工首先需要扎实的源码基础，本章将介绍移动应用安全中常用的修改b修工具和基础命令。

       2.1 常用工具

       2.1.1 Cydia

       Cydia是改工udp p2p 源码由Jay Freeman（Saurik）领导开发的，专为越狱设备提供的源码类似App Store的软件商店，用于安装非App Store接受的修改b修程序。Cydia整合了多个受信任的改工源，用户可自定义添加软件包。源码安装Cydia前需越狱设备，修改b修推荐使用爱思助手进行。改工Cydia功能包括管理软件源、源码罗源码头锦江软件安装、修改b修版本变更、改工已安装软件的管理与搜索。

       2.1.2 Magisk

       Magisk是吴泓霖开发的一套开放源代码的Android自定义工具套组，内置图形化管理界面、Root管理工具、SElinux补丁与启动时认证/dm-verity强制加密移除等功能。通过Magisk，用户可在无需修改系统文件的情况下，更改/system或/vendor分区内容。Magisk与Xposed类似，提供了模块系统，燕窝溯源码地址允许开发者对系统进行修改或对所安装的软件功能进行修改。

       2.1.3 EdXposed

       EdXposed是适用于Android系统的Hook框架，基于Riru的ART hook框架，使用YAHFA或SandHook进行hook。支持Android 8.0至Android 系统。EdXposed提供了与原版Xposed相同的XposedBridge API，允许在高权限模式下运行的框架服务，可在不修改APP文件的情况下修改程序运行。基于EdXposed，可以制作出许多功能强大的Xposed模块。

       2.1.4 Frida

       Frida是一个面向开发人员、逆向工程师和安全研究人员的vscode怎么保存源码支持多平台的动态测试工具包。通过将JavaScript代码片段或自定义库注入到Windows、macOS、Linux、iOS、Android等应用中，Frida可以完全访问宿主程序的内存、hook函数，甚至调用本地函数。Frida还提供了基于Frida API构建的简单工具，以满足不同场景的需求。

       2.1.5 Objection

       Objection是基于Frida框架开发的自动化hook工具包，支持Android和iOS平台。吃鸡源码解析对于不擅长代码开发但希望使用Frida进行复杂hook操作的用户，Objection是一个不错的选择。安装objection后，用户可以通过命令行界面快速进行hook操作。

       2.1.6 Tweak

       Tweak是一款依赖Cydia Substrate框架的越狱插件开发工具，通过创建dylib动态库注入到宿主进程，完成各种Hook操作。开发者无需破解iOS系统即可快速开发出功能强大的tweak插件。

       2.1.7 Drozer

       Drozer是一款由MWR InfoSecurity开发的Android应用安全测试框架，支持真实Android设备和模拟器。Drozer通过测试应用与其他应用交互，快速评估Android应用的安全问题，帮助安全人员和开发者发现安全漏洞。

[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

       在Mac环境下编译TensorFlow C++源码，需要完成以下步骤，以避免可能的编译问题，确保顺利构建。

       首先，确认系统环境满足要求。需有Xcode和Command Line Tools，JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的Java环境，以及Bazel工具，TensorFlow依赖此工具进行编译。特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应，如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。

       接下里，安装依赖，包括JDK和Bazel。JDK安装时需检查电脑中是否已安装，并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel，通过命令行接受协议，并使用`--user`指令确保安装在个人目录的`bin`文件夹下，同时设置`.bazelrc`路径为`$HOME/.bazelrc`。

       安装自动化工具`automake`和使用Python3.7.5在虚拟环境中构建TensorFlow C++源码。推荐使用清华镜像源加速`pip`的安装过程。通过`git clone`方式下载TensorFlow源码，确保checkout至r1.分支。调整域名映射以提升`git clone`速度。

       进行编译选项配置，通常在TensorFlow文件夹内运行命令，根据提示选择默认选项。

       开始编译TensorFlow，此过程可能需要较长时间，完成后，应在`bazel-bin/tensorflow`目录下找到编译好的`libtensorflow_cc.so`和`libtensorflow_framework.1.dylib`文件。

       若遇到`Undefined symbols for architecture x_: “_CFRelease”`错误，这通常与创建软连接有关，无需特别处理。若需要手动安装额外依赖库，如Eigen3，可参考相关指南。

       编译完成后，可对C++接口进行测试，验证编译过程的正确性。通常情况下，Mac下的TensorFlow 1. C++源码编译完成。

       最后，编译TFLite，生成的动态链接库将保存在指定目录下。在`CMakelists.txt`文件中增加对应配置项，以完成TFLite的构建。

       总结而言，Mac下TensorFlow 1. C++源码编译及TFLite的构建，需要遵循上述步骤，并确保环境与工具版本的兼容性，以顺利进行编译过程。Linux系统下的编译方式相似，但具体细节可能有所不同。