【Android Debug】 Skipping insecure file ...

本文介绍了在Android设备上更新驱动程序时遇到的Skippinginsecurefile错误及其解决方案。该错误通常发生在文件权限设置不当的情况下,文章详细记录了如何正确设置文件权限以避免此问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在某个项目的bring up阶段,有时候会不断的更新各种文件,config, drivers, kernel image等。

有时候会出现 Skipping insecure file 错误,导致device boot失败。


详见如下:

详见system\core\init\util.c---> read_file
    if ((sb.st_mode & 
(S_IWGRP | S_IWOTH)) != 0) {
        ERROR("skipping insecure file '%s'\n", fn);
        goto oops;
    }


这个属于4.1新特性,更加安全,后续我们研发人员注意:


如笔者所经历,更新wifi/bt驱动时, 新编译出来的文件如下:


-rw-r--r-- 1 yangxx yangxx  173140 2013-06-19 07:16 galcore.ko
-rw-r--r-- 1 yangxx yangxx   62088 2013-06-19 07:16 mbt8xxx.ko
-rw-r--r-- 1 yangxx yangxx  277004 2013-06-19 07:16 mlan.ko
-rw-r--r-- 1 yangxx yangxx  358032 2013-06-19 07:16 sd8787.ko
-rw-r--r-- 1 yangxx yangxx 3876608 2013-06-19 07:16 uImage


明显文件权限是644, push到板子后就变成了777,

步骤如下:

adb root

adb remount

adb push *** /system/lib/modules/

adb shell sync

adb reboot

重启板子失败,从串口看这些文件,权限却变成了777.

研究发下,必须到板子里面更改权限才行,如下:

adb root

adb remount

adb shell

# cd /system/lib/modules/

# chmod 644 *.ko

# reboot


然后OK


总结:

[Solution]

1.      EnableBT/BT-HID as attached patch says, recompile kernel and BT drivers.

2.      Pushgalcore.ko  mbt8xxx.ko  mlan.ko  sd8787.ko to/system/lib/modules/

3.      Remountsystem and chmod modules permission to 644 (Wasted much time in thisstep, as push “777” files always in before verification)

[Reason]

Android defines secure file checking mechanismduring devcie boot, those with 777 permission will be regarded as inscure file.

Here, just make drivers matches kernel imagecorresponding, not android system images.





<think>好的,我现在要分析用户提供的Python脚本运行时的输出信息。首先,用户运行了一个处理电影票房数据的预处理脚本,但遇到了多个文件被跳过的情况。我需要理解这些输出信息的原因,并给出相应的解决方法。 首先,输出中的“Skipping file ... as it is not a target file.”表明这些文件被跳过是因为它们不在目标文件列表中。可能脚本中有一个预定义的目标文件列表,只有特定文件会被处理。例如,可能脚本期望处理如'movies.csv',但其他文件如'cast_rela.csv'不在处理范围内,所以被跳过。 接下来,“Skipping file movies.csv due to missing required columns.”说明该文件缺少必要的列。这可能是因为脚本在读取CSV时检查了某些必需的列名,比如'budget'、'revenue'等,如果这些列不存在,就会跳过处理该文件。这可能是因为数据文件的结构不符合预期,或者列名拼写错误。 我需要考虑可能的解决方法。首先,用户需要确认哪些文件是目标文件,并检查它们的命名和路径是否正确。其次,检查'movies.csv'文件是否包含所有必需的列,是否有列名拼写错误,或者数据文件本身存在问题,如损坏或格式不正确。 此外,用户可能需要修改脚本中的目标文件列表,或者调整列名检查的逻辑。例如,如果用户希望处理其他文件,需要将它们添加到目标文件列表中。对于缺失列的问题,可能需要检查数据源,确保所有必要的列都存在,或者在脚本中添加更详细的错误提示,帮助定位问题。 可能的代码修改包括:在读取CSV时添加异常处理,打印出缺失的列名;或者在处理前先验证文件结构和列的存在性。例如,在读取文件后,使用pandas的DataFrame.columns属性检查是否包含所需列,如果不包含,则输出具体缺失的列名,而不是直接跳过。 最后,我需要提出相关问题,帮助用户进一步排查问题,例如询问目标文件列表的定义、必需列的具体名称,或者是否有数据样本可供检查。</think><< 这个输出表明你的Python脚本在执行CSV文件处理时,根据特定条件跳过了多个文件。主要原因可能包括: 1. 文件名过滤:脚本可能预设了需要处理的目标文件列表,非目标文件会被跳过(如belongs_to_collection.csv等) 2. 列缺失:movies.csv文件因为缺少脚本要求的必要字段被跳过 3. 文件类型限制:可能存在特定后缀或前缀的文件才会被处理 典型解决方案: ```python # 检查目标文件过滤逻辑(示例代码片段) target_files = ['movies.csv', 'financials.csv'] # 确认这里包含你实际需要处理的文件名 # 检查列缺失判断逻辑(示例代码片段) required_columns = ['title', 'budget', 'revenue'] # 确认这些列确实存在于你的movies.csv中 df = pd.read_csv(file_path) if not set(required_columns).issubset(df.columns): print(f"Skipping {file_name} due to missing columns. Existing columns: {df.columns.tolist()}") continue ``` 建议排查步骤: 1. 检查脚本中定义的目标文件列表是否符合实际需求 2. 验证movies.csv文件是否包含所有必需字段 3. 确认所有CSV文件的编码格式和分隔符符合脚本预期 4. 检查文件路径是否正确,特别是处理Windows路径时的转义问题 >>
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