当前位置：首页 > news >正文

移植 OLLVM 到 Android NDK，Android Studio 中使用 OLLVM

news 2025/6/27 21:34:50

版权归作者所有，如有转发，请注明文章出处：https://cyrus-studio.github.io/blog/

OLLVM、LLVM 与 Android NDK

在 Android NDK 中，LLVM/Clang 是默认的编译器。自 Android NDK r18 开始，Google 弃用了 GCC，全面转向使用 LLVM/Clang 作为 NDK 的编译工具链。

NDK 中 LLVM 所在路径：/toolchains/llvm/prebuilt//bin/

word/media/image1.png

查看 clang 版本，这里版本是 18.0.2

(base) PS D:\App\android\sdk\ndk\27.1.12297006\toolchains\llvm\prebuilt\windows-x86_64\bin> ./clang --versionAndroid (12285214, based on r522817b) clang version 18.0.2 (https://android.googlesource.com/toolchain/llvm-project d8003a456d14a3deb8054cdaa529ffbf02d9b262)
Target: x86_64-w64-windows-gnu
Thread model: posix
InstalledDir: D:/App/android/sdk/ndk/27.1.12297006/toolchains/llvm/prebuilt/windows-x86_64/bin

下载和编译与 NDK 中版本相近的 LLVM，具体可以参考这篇文章【编译 LLVM 源码，使用 Clion 调试 clang】

OLLVM 是 LLVM 的一个分支，增加了代码混淆功能（如控制流平坦化、指令替换），主要用于保护二进制代码的安全性。

关于如何移植 OLLVM 到 LLVM 可以参考下面的文章：

移植 OLLVM 到 LLVM 18，C&C++代码混淆
移植 OLLVM 到 LLVM18，修复控制流平坦化报错

编译 LLVM

1. 构建环境设置

创建并进入构建目录

mkdir build && cd build

配置编译目标

cmake -G "Ninja" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="/utf-8" -DLLVM_ENABLE_RTTI=ON -DLLVM_ENABLE_EH=ON -DLLVM_ENABLE_PROJECTS="clang;lld" ../llvm

2. 编译

编译目标设置完成后，执行 ninja 开始编译。

D:\Projects\llvm-project\build>ninja
[1651/2426] Building CXX object tools\lld\ELF\CMakeFiles\lldELF.dir\Arch\LoongArch.cpp.obj
D:\Projects\llvm-project\lld\ELF\Arch\LoongArch.cpp(705): warning C4334: “<<”: 32 位移位的结果被隐式转换为 64 位(是否希望进行 64 位移位?)
[2426/2426] Linking CXX executaset PATH=%PATH%;D:\Projects\llvm-project\build\bin

移植 OLLVM 到 Android NDK

word/media/image2.png
这是 Android NDK 中 toolchains\llvm\prebuilt\windows-x86_64 目录下的文件夹结构

其中主要几个文件夹：

bin：包含可执行文件，例如编译器（clang、clang++）、链接器（ld）等，主要用于 NDK 工具链的操作。
include：包含头文件，提供编译时所需的接口定义。例如，标准 C/C++ 库的头文件以及与 Android 平台相关的头文件。
lib：包含静态库和动态库，提供编译和链接时使用的库文件。例如，支持标准 C/C++ 函数的实现库。

这些文件共同组成了 Android NDK 的工具链，用于开发和调试 Android native 代码。

当我们成功把 OLLVM 移植到 LLVM，并编译完成后可以在构建目录下看到同样也有相关目录

word/media/image3.png

复制并替换 bin、include、lib 目录到 ndk 中

word/media/image4.png

Android Studio 中使用 OLLVM

1. 创建 native 工程

word/media/image5.png

2. 配置 OLLVM NDK

编辑 local.properties 添加 ndk.dir 配置为 ollvm ndk 路径

ndk.dir=D\:\\App\\android\\sdk\\ndk\\27.1.12297006

word/media/image6.png

3. 代码实现

创建 OLLVMActivity，定义并调用 native 方法

/*** 移植 OLLVM 到 Android NDK*/
class OLLVMActivity : AppCompatActivity() {// 声明 native 方法external fun sub(a: Int, b: Int): Intexternal fun bcf(input: String?): String?external fun fla(x: Int, y: Int): String?override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {super.onCreate(savedInstanceState)setContentView(R.layout.activity_ollvmactivity)// 加载本地库System.loadLibrary("ollvm-lib");// 调用 native 方法并显示结果val textView = findViewById<TextView>(R.id.textView)val subResult = sub(10, 5)val bcfResult = bcf("Hello OLLVM!")val flaResult = fla(3, 2)val resultText = """sub(10, 5) = $subResultbcf("Hello OLLVM!") = $bcfResultfla(x, y) = $flaResult""".trimIndent()textView.text = resultText}}

创建 ollvm-lib.cpp 实现 native 方法

#include <jni.h>
#include <string>// sub 方法：两个整数相减
extern "C" JNIEXPORT jint JNICALL
Java_com_cyrus_example_ollvm_OLLVMActivity_sub(JNIEnv* env, jobject, jint a, jint b) {return a - b;
}// bcf 方法：接收字符串并返回拼接后的字符串
extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL
Java_com_cyrus_example_ollvm_OLLVMActivity_bcf(JNIEnv* env, jobject, jstring input) {const char* inputStr = env->GetStringUTFChars(input, nullptr);std::string result = std::string("BCF: ") + inputStr;env->ReleaseStringUTFChars(input, inputStr);return env->NewStringUTF(result.c_str());
}// fla 方法：两个int相加判断大小并返回结果字符串
extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL
Java_com_cyrus_example_ollvm_OLLVMActivity_fla(JNIEnv *env, jobject , jint x, jint y) {int sum = x + y;// 使用字符串流拼接结果std::ostringstream result;if (sum < 5) {result << "x = " << x << ", y = " << y << ", x + y " << "小于 5";} else if(sum == 5){result << "x = " << x << ", y = " << y << ", x + y " << "等于 5";} else{result << "x = " << x << ", y = " << y << ", x + y " << "大于 5";}// 返回拼接好的字符串return env->NewStringUTF(result.str().c_str());
}

编辑 CMakeLists.txt，添加动态库 ollvm-lib

add_library( # 设置库的名称ollvm-lib# 设置库的类型SHARED# 设置源文件路径ollvm-lib.cpp)

4. 全局混淆

编辑 CMakeLists.txt，添加如下配置启用 OLLVM 混淆

# 全局启用指令替换
add_definitions("-mllvm -sub")

通过 -mllvm 选项开启 OLLVM 的代码混淆功能：

-mllvm -bcf：启用基本块控制流混淆。
-mllvm -fla：启用控制流平坦化。
-mllvm -sub：启用指令替换。

5. 动态库混淆

编辑 CMakeLists.txt，只为 ollvm-lib 动态库启用虚假控制流

# 为 ollvm-lib 动态库启用虚假控制流
target_compile_options(ollvm-libPRIVATE-mllvm -bcf)

如果有多个编译项

target_compile_options(ollvm-libPRIVATE-mllvm -bcf  # 启用 Bogus Control Flow 混淆-mllvm -sub  # 启用 Substitution 混淆-mllvm -fla  # 启用 Flattening 混淆
)

6. 函数混淆

通过注解为 fla 方法禁用虚假控制流和启用控制流平坦化

extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL
__attribute__((annotate("nobcf,fla"))) Java_com_cyrus_example_ollvm_OLLVMActivity_fla(JNIEnv *env, jobject, jint x, jint y) {int sum = x + y;// 使用字符串流拼接结果std::ostringstream result;if (sum < 5) {result << "x = " << x << ", y = " << y << ", x + y " << "小于 5";} else if(sum == 5){result << "x = " << x << ", y = " << y << ", x + y " << "等于 5";} else{result << "x = " << x << ", y = " << y << ", x + y " << "大于 5";}// 返回拼接好的字符串return env->NewStringUTF(result.str().c_str());
}