Android 原始碼的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Android 原始碼的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦李超,王曉晨寫的 你終究要學會Linux Shell指令完整使用精解 和曹永忠,許智誠,蔡英德的 Arduino程式教學(入門篇)都 可以從中找到所需的評價。

另外網站Google戰勝甲骨文原始碼版權十年之爭落幕 - 地球圖輯隊也說明:... 陽電腦(Sun Microsystems),並於同年將Google告上法院,甲骨文認為Google的Android系統使用了Java API的原始碼,此舉侵害到它們的專利以及版權。

這兩本書分別來自深智數位 和崧燁文化所出版 。

逢甲大學 智慧聯網產業博士學位學程 李榮三所指導 李坤印的 行動應用程式安全檢測平台 (2020),提出Android 原始碼關鍵因素是什麼,來自於自動化檢測、靜態分析、動態分析、Android安全檢測分析。

而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 李俊賢所指導 劉幸亮的 基於SELinux分析的Android惡意程式檢測之設計與實現 (2020),提出因為有 動態分析、惡意程式、深度學習、Android、SELinux的重點而找出了 Android 原始碼的解答。

最後網站下載Android 原始碼- Pixel 手機說明則補充:凡是開放原始碼的Pixel 產品,你都可以下載產品中的元件原始碼。 ... 下載Android 原始碼 ... 請按照操作說明,使用對應Git 標記下載特定版本號碼的原始碼。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Android 原始碼,大家也想知道這些:

你終究要學會Linux Shell指令完整使用精解

為了解決Android 原始碼的問題,作者李超,王曉晨 這樣論述:

你終究有一天要回到Linux shell的, 為何不現在就開始?   被Windows和MacOS帶壞的你,想當個稱職的工程師,終究還是得回到Command Line。自動化固定性的工作、玩弄作業系統於股掌之間、用編輯器之神vim、宗師級的oh-my-zsh,別再牽拖,現在就開始用!   類Linux系列是全世界被最多人使用的作業系統(不是Windows哦,如果算上Android、MacOS和iOS的核心),他最強大的功能不是不會中毒,更不會是醜醜的GUI(你也可以讓他很漂亮!),一定就是那通殺每個工程師的shell指令。 這本書將會是你踏入專業領域最重要的一本工具書。 本書特色

  ◎針對初學者   這本書簡單易學,絕不在一開始就堆砌專業術語,而是注重趣味性和參與感,學習的過程就像你一邊敲鍵盤,我們一邊在你身旁聊一聊那些讓你疑惑的點,聊著聊著你就學會了。除了帶大家一步步操作,書中還會重點講解想法與方法,說明不同部分之間的內在關聯和區別,以便大家建立知識網,知其然亦知其所以然。   ◎強調實用性   書中每個概念、工具都儘量配合程式範例,方便各位自學。隨書程式開放原始碼a,以容器形式提供完整的作業環境,大家既可以手動架設環境,也可以先體驗效果,再決定要不要深入了解。除了介紹應用的使用方法,書中還包含安裝和移除方法—裝卸自如,大家可以根據個人情況靈活取捨。   ◎注重

準確性   網路資源浩如煙海,但準確性參差不齊,大家篩選的過程需要耗費大量精力。而我們經過多年的學習,本身已經掌握了大量互動列知識並閱讀消化了不少資料,因此,我們在寫作本書的過程中遵循了一個原則:儘量使用第一手資料,避免大家被不可靠的轉述帶著走冤枉路。   ◎針對多種作業系統   本書以Linux 使用者為主,兼顧macOS 和Windows 使用者:介紹了在3種平台上架設互動列環境的方法,範例程式在Linux Mint 20、macOS 和Windows(WSL:Ubuntu 20.04 LTS)下通過測試。另外,還需要強調一點,這本書的寫作離不開開放原始碼工具和社區,期待讀者也能以開放的

心態閱讀本書,學成之後可以積極參與開放原始碼活動,力爭為開放原始碼技術貢獻一份力量。  

行動應用程式安全檢測平台

為了解決Android 原始碼的問題,作者李坤印 這樣論述:

第一章 緒論1.1 研究背景1.2 研究動機與目標1.3 章節架構第二章 先備知識2.1 安全檢測技術2.1.1 靜態分析2.1.2 動態分析分析2.2 法規介紹第三章 研究設計與實施3.1系統架構3.2 資料預處理階段3.2.1 靜態檢測資料預處理步驟(PREPROCESS 1)3.2.2 動態檢測資料預處理步驟(PREPROCESS 2)3.3 靜態檢測分析階段3.3.1源碼分析3.3.2配置檔分析3.3.3 APK數位簽章分析3.3.4字串分析3.3.5連線安全分析3.3.6 發布商店資訊分析3.3.7 惡意程式分析3.4 動態檢測分析階段3.4.1 網路封包檔案分析3.4.2

裝置執行紀錄檔案分析3.4.3行動應用程式暫存資料分析3.5 報告產出階段第四章 實證結果與分析4.1系統建置環境4.2系統畫面呈現4.2.1 系統首頁4.2.2 行動應用程式基本資訊4.2.3 惡意程式檢測分析結果4.2.4 GOOGLE PLAYSTORE商店資訊分析結果4.2.5 行動應用程式簽章資訊分析4.2.6 行動應用程式權限檢測結果4.2.7 伺服器連線安全分析結果4.2.8 原始碼檢測分析結果4.2.9 字串分析結果4.2.10 網路封包擷取功能頁面4.2.11 動態檢測分析結果4.2.12 經濟部工業局基準簡介與管理頁面4.2.13 基準媒合結果頁面4.2.14 檢測結果報

告產出頁面4.3系統操作手冊4.3.1簡易操作說明4.3.2上傳行動應用程式進行檢測4.3.3檢測呈現畫面4.3.4動態檢測執行畫面4.4系統測試第五章 結論第六章 參考文獻

Arduino程式教學(入門篇)

為了解決Android 原始碼的問題,作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述:

  在克里斯.安德森(Chris Anderson)所著「自造者時代:啟動人人製造的第三次工業革命」提到,過去幾年,世界來到了一個重要里程碑:實體製造的過程愈來愈像軟體設計,開放原始碼創造了軟體大量散布與廣泛使用,如今,實體物品上也逐漸發生同樣的效應。網路社群中的程式設計師從Linux作業系統出發,架設了今日世界上絕大部分的網站(Apache WebServer),到使用端廣受歡迎的FireFox瀏覽器等,都是開放原始碼軟體的最佳案例。   現在自造者社群(Maker Space)也正藉由開放原始碼硬體,製造出電子產品、科學儀器、建築物,甚至是3C產品。其中如Arduin

o開發板,銷售量已遠超過當初設計者的預估。連網路巨擘Google Inc.也加入這場開放原始碼運動,推出開放原始碼電子零件,讓大家發明出來的硬體成品,也能與Android軟體連結、開發與應用。   目前全球各地目前有成千上萬個「自造空間」(makerspace)─光是上海就有上百個正在籌備中,多自造空間都是由在地社群所創辦。如聖馬特奧市(SanMateo)的自造者博覽會(Maker Faire),每年吸引數10萬名自造者前來朝聖,彼此觀摩學習。但不光是美國,全球各地還有許多自造者博覽會,台灣一年一度也於當地舉辦Maker Fair Taiwan,數十萬的自造者(Maker)參予了每年一度的盛

會。   本系列「Maker系列」由此概念而生。面對越來越多的知識學子,也希望成為自造者(Make),追求創意與最新的技術潮流,筆著因應世界潮流與趨勢,思考著「如何透過逆向工程的技術與手法,將現有產品開發技術轉換為我的知識」的思維,如果我們可以駭入產品結構與設計思維,那麼了解產品的機構運作原理與方法就不是一件難事了。更進一步我們可以將原有產品改造、升級、創新,並可以將學習到的技術運用其他技術或新技術領域,透過這樣學習思維與方法,可以更快速的掌握研發與製造的核心技術,相信這樣的學習方式,會比起在已建構好的開發模組或學習套件中學習某個新技術或原理,來的更踏實的多。   本系列的書籍,因應自造者

運動的世界潮流,希望讀者當一位自造者,將現有產品的產品透過逆向工程的手法,進而了解核心控制系統之軟硬體,再透過簡單易學的Arduino單晶片與C語言,重新開發出原有產品,進而改進、加強、創新其原有產品的架構。如此一來,因為學子們進行「重新開發產品」過程之中,可以很有把握的了解自己正在進行什麼,對於學習過程之中,透過實務需求導引著開發過程,可以讓學子們讓實務產出與邏輯化思考產生關連,如此可以一掃過去陰霾,更踏實的進行學習。   作者出版了許多的Arduino系列的書籍,深深覺的,基礎乃是最根本的實力,所以回到最基礎的地方,希望透過最基本的程式設計教學,來提供眾多的Makers在入門Arduin

o時,如何開始,如何攥寫自己的程式,主要的目的是希望學子可以學到程式設計的基礎觀念與基礎能力。作者們的巧思,希望讀者可以了解與學習到作者寫書的初衷。  

基於SELinux分析的Android惡意程式檢測之設計與實現

為了解決Android 原始碼的問題,作者劉幸亮 這樣論述:

近年來隨著行動網路的快速發展,Android智慧型手機使用者數量正在迅速增長,然而Android系統允許從未驗證的來源(如第三方應用市場)安裝應用程式,這使得攻擊者更容易綑綁和傳播帶有惡意行為的應用程式,進而造成使用者的隱私洩漏等威脅,因此非常需要一種快速有效的惡意程式檢測系統。 現有檢測方法中,基於動態分析的檢測方法是以透過擷取應用程式運行時的系統調用、隱私數據跟蹤及網路發送數據等行為來檢測應用程式是否有惡意行為,此檢測方式的優點是能夠檢測出未知應用程式,缺點是需要修改系統原始碼,Android版本更新時需要做相對應的更新,且測試方式不當可能會被攻擊等,致使動態分析的成果存在一定的侷限性

。本論文主要研究內容是基於SELinux(Security Enhanced Linux)分析的Android惡意程式檢測,實現一個可監控Android應用程式行為的環境,並在Android實體裝置上擷取DroidBot對1,000多種正常及惡意的應用程式運行Log紀錄,藉由SELinux Policy Database對運行Log紀錄抽取SELinux特徵向量,再用深度學習演算法對提取的特徵進行學習,實現惡意程式檢測系統,以達到在不需修改Android系統原始碼及惡意特徵不受系統版本影響下擁有惡意程式高精準度檢測能力的目的