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C++反汇编和逆向分析技术揭秘资料合集.rar

于 2021-11-24 发布
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第一部分 准备工作 1 第1章 熟悉工作环境和相关工具 2 1.1调试工具Microsoft Visual C++ 6和OllyDBG 2 1.2反汇编静态分析工具IDA 5 1.3反汇编引擎的工作原理 9 1.4小结 16 第二部分 C++反汇编揭秘 17 第2章 基本数据类型的表现形式 18 2.1 整数类型 18 2.1.1 无符号整数 18 2.1.2 有符号整数 18 2.2 浮点数类型 19 2.2.1 浮点数的编码方式 20 2.2.2 浮点基本指令介绍 22 2.3 字符和字符串 26 2.3.1 字符的编码 26 2.3.2 字符串的存储方式 27 2.4 布尔类型 28 2.5 地址、指针和引用 28 2.5.1 指针和地址的区别 29 2.5.2 各类型指针的工作方式 29 2.5.3 引用 34 2.6 常量 35 2.6.1 常量的定义 36 2.6.2 #define和const的区别 36 2.7 小结 38 第3章 认识启动函数,找到用户入口 39 3.1程序的真正入口 39 3.2了解VC++6.0的启动函数 39 3.3 main函数的识别 44 3.4 小结 46 第4章 观察各种表达式的求值过程 47 4.1算术运算和赋值 47 4.1.1各种算术运算的工作形式 47 4.1.2算术结果溢出 85 4.1.3再论自增和自减 86 4.2关系运算和逻辑运算 88 4.2.1关系运算和条件跳转的对应 88 4.2.2表达式短路 89 4.2.3条件表达式 92 4.3位运算 96 4.4编译器使用的优化技巧 99 4.4.1流水线优化规则 102 4.4.2分支优化规则 105 4.4.3 cache优化规则 106 4.5一次算法逆向之旅 106 4.6 本章小结 116 第5章 流程控制语句的识别 117 5.1 if语句 117 5.2 if…else…语句 119 5.3 用if构成的多分支流程 123 5.4 switch的真相 128 5.5 难以构成跳转表的switch 139 5.6 降低判定树的高度 144 5.7 do/while/for的比较 149 5.8 编译器对循环结构的优化 156 5.9 本章小结 161 第6章 函数的工作原理 162 6.1栈帧的形成和关闭 162 6.2各种调用方式的考察 165 6.3使用ebp或esp寻址 170 6.4函数的参数 174 6.5函数的返回值 177 6.6 回顾 181 6.7 本章小结 182 第7章 变量在内存中的位置和访问方式 183 ………… 篇幅有限,部分内容省略………… 12.3 虚基类 339 12.4 菱形继承 341 12.5本章小结 349 第13章 异常处理 351 13.1异常处理的相关知识 351 13.2异常类型为基本数据类型的处理流程 358 13.3异常类型为对象的处理流程 369 13.4识别异常处理 375 13.5本章小结 389 第三部分 逆向分析技术应用 391 第14章 PEiD的工作原理分析 391 14.1 开发环境的识别 391 14.2 开发环境的伪造 401 14.3 本章小结 405 第15章 “熊猫烧香”病毒逆向分析 406 15.1 调试环境配置 406 15.2 病毒程序初步分析 407 15.3 “熊猫烧香”的启动过程分析 410 15.4 “熊猫烧香”的自我保护分析 416 15.5 “熊猫烧香”的感染过程分析 419 15.6 小结 431 第16章 分析调试器OllyDBG的工作原理 432 16.1 INT3断点 432 16.2 内存断点 437 16.3 硬件断点 443 16.4 异常处理机制 450 16.5 加载调试程序 458 16.6 小结 462 第17章 反汇编代码的重建与编译 463 17.1 重建反汇编代码 463 17.2 编译重建后的反汇编代码 466 17.3 小结 468

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A MAX MST SDN LEN0;unsigned const int B MAX MSI SDN LEN 20//或者使用不同的名字空间namespace alibunsigned const int MAX MSISDN LEN=20;namespace blibunsigned const int MAX MSISDN LEN =20建议1.1尽可能使用 const说明:在声明的变量或参数前加上关键字 const用于指明变量值不可被篡改。类成员函数加上 const限定符表明该函数不会修改类成员变量的状态使用 const常见的场景:函数参数:传递引用时,如果函数不会修改传入参数,该形参应声明为 const。成员函数:访问函数(如get函数):不修改任何数据成员的函数:未调用非 cons t函数、未返回数据成员的非 const指针或引用的函数。数据成员:如果数据成员在对象构造之后个再发生变化,可将其定义为 cons t。2初始化和类型转换声明、定义与初始化规则2.1禁止用 memcpy、 memset初始化非POD对象说明:PO全称是“ Plain0 ld Data”,是C++98标准(ISO/IEC14882, first edition,19980901)中引入的一个概念,POD类型主要包括int,char, float, double, enumeration,woid,指针等原始类型及其集合类型,不能使用封装和面对对象特性(如用户定义的构造/赋值/析构函数、基类、虚函数等)。华为机密,未经许可不得扩散第页共页se语言编程规范内部公开由于非P0D类型比如非集合类型的 class对象,可能存在虚函数,内存布局不确定,跟编译器有关,滥用内存拷贝可能会导致严重的问题即使对集合类型的 class,使用直接的内存拷贝和比较,破坏了信息隐蔽和数据保护的作用,也不提倡memcpy、 memset操作示例:×××产品程序异常退出( corc dump)。经过现场环境的模似,程序产生 COREDUMP,其原因是:在初始化函数内使用 memset(this,0,sizeof(*this))进行了类的初始化,将类的虚函数表指针被清空,从而导致使用空指针。解决方案:使用C艹构造函数初始化,不要便用 memset函数初始化类对象建议2.1变量使用时才声明并初始化说明:变量在使用前未赋初值,是常见的低级编程错误。使用前才声明变量并同时初始化,非常方便地避免了此类低级错误。在函数开始位置声明所有变量,后面才使用变量,作用域覆盖整个函数实现,容易导致如下问题:程序难以理解和维护:变量的定义与使用分离变量难以合理初始化:在函数丌始时,经常没有足够的笮息进行变量初始化,往往用某个默认的空值(比如零)来初始化,这遥常是一种浪费,如果变量在被赋于有效值以前使用,还会导致错误。遵循变量作用域最小化原则与魷近声明原则,使得代码更容易阅读,方便了解变量的类型和初始值特别是,应使用初始化的方式替代声明再赋值示例:不好的例子:声明与初始化分离string name;//声明时未初始化:调用缺省构造函数nane=" zhangsan";//再次调用赋值操作符函数;声明与定义在不同的地方,理解相对困难好的例子:声明与初始化一体,理解相对容易string name(" zhangsan");//调用一次构造函数建议2.2避免构造函数做复杂的初始化,可以使用“init”函数说明:正如函数的变量都在函数内部初始化一样,类数据成员最好的初始化场所就是构造函数,数据成员都应该尽量在构造函数中初始化以下情况可以使用init(函数来初始化:需要提供初始化返回信息。数据成员初始化可能抛异常。●数据成员初始化大败会造成该类对象初始化失败,引起不确定状态数据成员初始化依赖this揞针:构造凶数没结束,对象就没有构造出来,构造凶数內不能使用this成员数据成员初始化需要调用虚函数。在构造函数和析构函数中调用虚函数,会导致未定乂的行为示例:数据成员初始化可能拋异常:cl ass CPPRule华为机密,未经许可不得扩散第页共页se语言编程规范内部公开publicCEPRule(): size (0), res (null)i//仅进行值初始化long init (int size)//根据传入的参数初始化size,分配资源resr vateint siResourceptrx res//使用方法CPPRule ait(100)建议2.3初始化列表要严格按照成员声明顺序来初始化它们说明:编译器会按照数据成员在类定义中声明的顺序进行初始化,而不是按照初始化列表中的顺序,如果打乱初始化列表的顺序实际上不起作用,但会造成阅读和理解上的混淆;特别是成员变量之间存在依赖关系时可能导致BUG示例://不好的例子:初始化顺序与声明顺序不一致class Emp-oyeepublic:Employee(const charx firstName, const charx lastNamefirstName (firstName), lastName (lastName)r email (firstName.+-astName t huawei. com)ipr-vate:string email, firstName lastName类定义emai1是在 firstName, lastName之前声明,它将首先初始化,但使用了未初始化的ratNam和 lastName,导致错误。在成员声明时,应按照成员相互依赖关系按顺序声明。建议2.4明确有外部依赖关系的全局与静态对象的初始化顺序说明:如果全尻对象A的成员变量有外部依赖,比如依赖另外一个全局变量B,在A的构造函数中访问B,隐含的规则就是B先于A初始化,然而全局与静态对象的初始化与析构顺序未有严格定义,无法确保B已经完成初始化,而每次生成可执行程序都可能发生变化,这类BUG难以定位。通常采用单件( Singleton)模式或者把有依赖关系的全局对象放在一个文件中定义来明确初始化顺序冋一个文件屮,若全局对象a在全局对象b之前定义,则a一定会在b之前初始化;但是不同文件中的全局对象就没有固定的初始化顺序。可以在main0或 pthread once(内初始化一个运行期间不回收的指针类型转换避免使用类型分支来定制行为:类型分支来定制行为容易出错,是企图用C+编写C代码的明显标志。这是一种很不灵活的技术,要添加新类型时,如果忘记修改所有分支,编译器也不会告知。使用模板和虚函数,让类型自己而不是调用它们的代码来决定行为。华为机密,未经许可不得扩散第页共页
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    语音信号处理中基频提取算法综述,论述了各种基频检测的算法,对比分析各方法与思想,不错的总结增刊张杰等:语音信号处理中基频提取算法综述101信号是由频率具有谐波关系的信号组成的,因此有的一个改进是采用多分辩率方法。该方法的思想是:很多尝试利用频域信息提取基频的方法如果一个特定算法在特定分辨率下的准确性是可疑21基于滤波器的算法的,那么采用更高或者更低的分辨率,可以进一步21.1最佳梳状滤波器法判断前面的基频估计是否可信。如果在全部或人部最仹梳状滤波器法閃是具有高鲁棒性但计算代分的分辨率下求得相同的基频,那么该频率值就可价很大的算法。一个梳状滤波器有很多等距离分布以作为最终的基频估计结果。当然,在带来好处的的通带,在最佳梳状滤波器算法中,通带的位置都同时,该方法也会带来计算量上的代价,因为针对是由第一个迸带决定的,即通带的中心频率都是第每个分辨率都需要重新计算频谱,这也是为什么一个通带中心频率的整数倍。输入信号通过多个与多分辨率的傳里叶分析比专门的多分辨率变换(如第一个通带中心频率不同的梳状滤波器。如果输入离散小波变換)要慢的原因信号是由一组频率成谐波关系的信号组成的,那么2.4离散小波变换法滤波器的输出在全部谐波成分都通过滤波器时达到离散小波变换是一个强大的工具,它允许在连最大。但是如果信号只有一个基频成分,该方法就续的尺度上把信号分解为高频成分和低频成分,它会失效,因为会有很多个梳状滤波器能让信号通过。是时间和频率的局部变换,能有效地从信号中提取不过,语音信号的频率具有谐波结构,所以可采用信息。与快速傅里叶变换相比,离散小波变换的主该方法提取基频。要好处在于,在髙频部分它可以取得好的时间分辨2.1.2可调的IR滤波器率,在低频部分可以取得好的频率分辨率。文献四提出了一种基于中心频率可调节的带通3统计的方法IR滤波器提取棊频的方法,随着用户的调节,滤波器的中心频率扫过整个频域。当输入信号的一个强在某种意义上,基频提取的问题可以被看作是的频率成分在通带沱围内时,滤波器会输出最大值,个统计问题。每一个输入帧都被划分给一组类中信号的基频就可以用此时滤波器的中心频率来估的一个,代表信号的基频估计。所以很多研究者计。文献[9提到,对于可调的I滤波器,有经验的直试图将现代的统计方法应用于基频提取问题用户能够识别只有一个谐波结构的信号的输出和包Boris和 Xavier发表了一系列使用最人似然法估含多个基频信号的输出的差异计基频的方法。他们的模型如卜:观察集是语音信2.2倒谱分析法号分帧后做短时傅里叶变换的结果,每一个观察都倒谱分析是谱分析的一种方法,翰出是傅里叶被看作是基频激励产生的信号与其他剩余信息(包变换的幅度谱取对数后做傅里叶逆变换的结果。该括非谐波部分和噪声)两部分的混合。该模型是由方法所依据的理论是,一个具有基频的信号的傅立般的语音信号产生的模型的简单化得到的,假没叶变换的幅度谱有一些等距离分布的峰值,代表信个语音包括在基频及其整数倍点的值处较大的谐波号中的谐波结构,当对幅度谱取对数之后,这些峰成分,以及在非谐波处和噪声处的很小的值。对于值被削弱到一个可用的范围。幅度谱取对数后得到一组候选的基频值,该方法计算每一个观察可能是的结果是在频域的一个周期信号,而这个频域信号由某一个基频产生的概率,并将概率最大的基频值的周期(是频率值)可以认为就是原始信号的基频,所作为最终的估计值。所以候选的基频值的选择是很以对这个信号做傅里叶逆变换就可以在原始信号的重要的,因为从理论上讲,观察可能对应着任意的基音周期处得到一个峰值基频值。另妒,如果对信号的傅里叶变换的嘔度谱取对数后的结果直接进行分析,而不是雨接着做傅里叶4算法的改进逆变换,就是谐波成分谱的方法。进一步,如果在前面提到的每种算法都有自己的改进方法,下求频域的变换时不使用傅里叶变换,而使用能使频面介绍两种对以上大部分算法均适用的改进方法。谱更加精细的Chip变换,就是基」Chi变换的提取41人的听觉模型基频的方法,该方法具有高分辨率和高鲁棒性。由于基频提取本身就是听觉感知问题,所以所23多分辨率的方法有的算法都可通过加入人耳的听觉模型提扃性能对于任何基于傅里叶分析的频域方法都可以做人耳的听觉模型将人的听觉系统对声音信号的处理102电子科技大学学报第39卷分为分析、传递和还原3个阶段。分析阶段主要考虑5经典的基频检测方法耳蜗的分频效应,耳蜗的外端对高频敏感,内端对低频敏感,可以用一组中心频率不同的带通滤波器自从有了语音信号分析饼究这门学科以来,基来模拟。传递阶段声波振动沿基膜传播,并在听觉频的检测一直是一个重点研究的课题。经典的基频神经纤维内产生电流,最终传入听觉中枢。还原阶检测方法可以大致分为3类,如表1所示段听觉系统提取语音中诸如音质、音调、时域和位表1经典的基音检测方法以及特点置等信息。分类基因检测方法特点在声学中,声强是指单位时间内通过垂直」声由多种简单的波形峂值泼传播方向的单位面积的声波能量,用表示。当声并行处理法检沏器提取基音周期波的频率在20~20000Hz(可闻频率)之间,而声强波形根据各种理沦探作,从波形中去行计法数据减少法达到一定的强度(听阈),就能被人耳感知。前人大量掉修正基音以外的数的实验测试结果表明,人耳对不同频率的声波感受讨零率法利用波形的讨零率,差眼于重复图形到相同响度时的声强是不同的。人耳对两端频段的利用语音波形的自相关函数提取自相关法声波反应较为迟钝,而对中间频段的声波反应相对基音,采用中心削波平坦欠理频谱,及其改进较为敏感采用峰值削波可以简化运算对于任意的频域方法,简单的改进是用Q值恒语音波形降低采样率斤,进行IPC分析相关定的谱变换方法代替傅里叶变换。恒的变换方法SIFT法用逆滤波器平坦处理频谱,通过预测误差处埋法计算代价更人,但更接近于人的听觉感知系统。的自相关函数恢复时间精度在决定是否使用人的听觉模型吋必须考虑两个采用平均幅度差函数(AMDF检测周期AMDF法性,也可以根据残差信号的因素:(1)基频提取的用途。如果应用的目的很简单,AMDF法行提取要求也不是太高,那么人的听觉感知因素也许不是倒谱法根据对数功率谱的傅立叶反变换很必要。(2)计算的复杂度。使用人的听觉感知模型分离频谱包络和微细结构会使计算复杂度大大增加,如果原来算法的复杂度变换法在频谱上求出基频高次谐波成分的直方已经很大,再加入人的听觉感知模型可能会使算法循环直方图法图,根据高次谐波的公约数决定某音的复杂度过高4.2基频的跟踪(1)波形估计法。直接由语音波形估计、分析波另一种对基频提取的改进是基频跟踪。前面提形上的周期峰值到的基频提取都是在个单独的时间窗内进行的。(2)相关处珄法。时域中周期信号最明显的特征人的听觉系统是能够眼踪输入信号的基频的。一个是波形的类似性,因而可以道过比较原始信号和它只包含有限个基音周期的时间窗内的基频是很难提位移后的信号之间的相似性确定基音周期。该类方取的。但是,如果输入是连续的语音信号,相当于法抗波形的相位失真能力强,且馍件处理结构简单。很多时间窗个接个输入,基频的提取反而变得3)变换法。将语音信号变換至频域或倒谱域估很容易。研究发现,语音信号的基频具有连续性,计基音周期即前后两帧的基频是连续的,不出现跳变。一帧内6总结的基频提取常见的问题是得到的佔计值是正确值的本文列出了若干基频提取的主要方法,对它们整数倍或者整数倍分之一。针对该问题,利用语音分别进行了简单的介绍,并讨论了对算法的改进。信号基频的连续性,可对基频提取算法做一个简单需要注意的是,所介绍的方法都是针对一个语音信的改进:在计算某一恢的基频时对于它前血一帧的号而言的,对于混合的语音信号的基频提取,如果基频附近的值给予更大的可能性,即一唢语音信号可以先将混合的语音信号分离丌,那么基频提取就中基频的值不可能出现崁变的情况。这就是简单的会变待很简单。同样地,在一些基于时频分析的语基频跟踪思想,并且不会在计算上增加任何复杂度。音分离算法中,如果知道了各个语音的基频,那么另外一种比较复杂的基频跟踪方法是使用隐马语吝分离也就变得很容易解决了。尔科大模型。(下转第126页)126电子科技大学学报第39卷L9 GONG L, NEEDIIAM R, YAIIALOM R Reasoning about1990 IEEE Symposium on Research in Security and privacybelief in cryptographic protocols C]/Proceedings of the Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society Press, 1990编辑税红(上接第102页)参考文献[5 BENJAMiN K. Spectral analysis and discrimination by[ DELLER了R, PROAKIS了 G HANSEN J H Lzero-crossings[C]Proceedings of the Institute of ElectricalDiscrete-time processing of speech signals [M]. New York:and Electronics Engineers. S 1.: [ s.n. 1986: 1477-1493[6] CURTIS R. The computer music tutorial]. CambridgeMaxell McMillan. 1993MIT Press. 1996[2 FORT A, ISMAELLI A, MANFREDI C, et al. Parametric[7] DE CHEVEIGNE A, YIN H K. A fundamental frequencyd non-parametric estimation ofapplication to infant cry[]. Med Eng Phys, 1996, 18(8estimator for speech and music[J]. Journal of the AcousticalSociety of America, 2002,11(4):1917-1930[3] PARSONS T. Voice and speech processing[M]. New York[8 EARGLE J M. Music, sound and technology M. TorontoHill,1986.Van Nostrand reinhold. 19954 RABINERR L, SCIIAFERR W. Digital processing ofspeech signals. Englewood Cliffs M]. New Jersey: Prentice编辑税红Hll,1978
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  • 改进的高效Camshift跟踪算法
    Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法,它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮,从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对 算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置,使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围,并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明,改进的 Camshift有效地克服了Camshift 算法自身的缺陷,即使运动目标做加 速运动时,也可准确地预测运动目标的位置,缩小目标搜索范围,进而提高目标跟踪速度1802009,45(27)Computer Engineering and Applicationsg4△n=|k+1-1h+110802641033448080140260ak+=y·ak++1-y·a23625652902602892500≤ay≤13562567420246119848024048223647ghgk+1°532236541234345、61058123258323262Camshift500220M0-18025017005010015020025030050100150200250300b0。1=0.8、y=0.8shiftshiftgA8k[1 Collins R T Lipton A J. Introduction to the special section onvideo surveillance[J].IEEE Trans on Pattern Anaysis and Machine0Intelligence 2000 228 745-746[2 Hu Weiming Xiao Xuejuan Tan Tieniu Traffic accident predictionehicle tracking and traportation System 2003 11 220-223 Boyle M.The effects of capture conditions on the CAMSHiFT facetracker[R Alberta Canada Department of Computer Science Univer-sity of Calgary 20012007111991-19935] Murat T Digital video processing[M][SI. Prentice Ilall Inc 199694-956 Collins Lipton Kanade et al A system for video surveillance and monitoring VSAM final report Technical Report CMU2RI2TR200212[R]CamshiftRobotics Institute Carnegie Mellon University 2000o1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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