逆向工程,原名Reverse Engineering,简称RE。关于其书面介绍我就不复制粘贴百度百科了,简而言之就是从发布的产品中反向分析其程序逻辑和算法——基于各种目的。
二战后,世界各国急于恢复和振兴经济,20世纪60年代,日本提出了科技兴国和大力发展制造业方针:“一代引进、二代国产化、三代改进出口、四代战略国际市场”。并对机床、汽车、电子、光学设备和家电等行业的发展给予优惠政策。日本政府和企业普遍认为对别国先进产品和先进技术的引进、消化、吸收、改进和挖潜,是自身发展的一条捷径。
在软件开发中,逆向工程可以看作是一种从代码到模型的过程,即根据已有的源代码生成对应的模型。这个模型可能是一种更高层次、更抽象的表现形式,例如UML(统一建模语言)图。
说个冷知识,当下业界对爬虫技术服务的需求量正在暴增,现在早已供不应求,且有愈演愈烈的趋势。极不平衡的供需关系,使爬虫服务的价格一涨再涨,现已变得极高。于是,几乎所有的 Python 圈内人,都在利用爬虫技术接私活赚钱。 这是近期 Python 爬虫私活接单记录,大家可以随意感受一下。 爬虫之所以会大受欢迎,是因为在这个万物互联的时代,人们在网络世界中的行为产生了大量数据,这些数据对各大商业巨头来说,有着极大的商业价值,他们称其为数字黄金。而爬虫作为最好的数据采集技术,可谓是“掘金神器”,自然会受到广泛关注
在这个万物互联的大数据时代,互联网几乎将世界上所有的人和事物都紧密连接了起来,我们在这个网络世界中的生活与行为,无时无刻不在产生着大量的行为数据。 这些数据对区块链、物联网、人工智能、大数据和虚拟现实技术来说有着极大的价值。所以,在很大程度上来说,掌握了数据,就掌握了未来。 而爬虫作为最好的数据采集技术,自然会受到广泛关注,业界对爬虫技术服务的需求量极高,当下早已供不应求。不平衡的供需关系使爬虫服务的价格越来越高,几乎所有的 Python 圈内人,都在利用爬虫技术接私活。 近期爬虫私活接单记录 虽说需求大
生活中商家经常会遇到这样的问题:订单退款后优惠券没有被回收、退款过程中商家对营销资产没有直观的感知、黑产党尝试薅商家资产羊毛等,给商家造成了不好的体验。为了解决商家的上述难题,我们构建了营销逆向域,负责各种营销资产的逆向操作业务,包括资产的冻结、解冻、回收等能力。
娜璋AI安全之家于2020年8月18日开通,将专注于Python和安全技术,主要分享Web渗透、系统安全、CVE复现、威胁情报分析、人工智能、大数据分析、恶意代码检测等文章。真心想把自己近十年的所学所做所感分享出来,与大家一起进步。
订单退款后优惠券没被回收、退款过程中商家对营销资产没有直观感知、黑产党尝试薅商家资产羊毛等,给商家造成不好体验。为此构建营销逆向域,如资产冻结、解冻、回收等能力。
本文以Spring整合MyBatis环境下,介绍MyBatis逆向工程自动生成pojo,mapper,dao的Java类。MyBatis的一个主要的特点就是需要程序员自己编写sql,那么如果表太多的话,难免会很麻烦,所以mybatis官方提供了一个逆向工程,可以针对单表自动生成mybatis执行所需要的代码,一般在开发中,常用的逆向工程方式是通过数据库的表生成代码。下图为逆向工程依赖的jar包。
在这篇文章中,我们对 Java 如何逆向遍历一个 List 进行了一些简单的描述。
原本打算在入门之后弄个安卓逆向教程作为总结,但是吧,写文章教程,各大论坛都有,而且还写得挺好,例如 52 论坛的 《教我兄弟学逆向》教程,自己再去写就没多大意思了;做视频教程吧,因为个人原因,没有那么多时间去录制视频和剪辑视频。
您可能之前看到过我写的类似文章,为什么还要重复撰写呢?只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全,更加成体系且不破坏之前的系列。因此,我重新开设了这个专栏,准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测,“系统安全”系列文章会更加聚焦,更加系统,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,逆向分析也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起加油~
大家好! 说个冷知识,由于大数据、区块链、物联网、人工智能、虚拟现实等新兴科技的极速发展与广泛应用,全球对 Python 技术服务的需求量开始呈指数级增长,这导致需求远远大于供给,供不应求或成为常态。 之所以会这样,是因为无论是哪一类风头正盛的科技热点,其在技术上都与 Python 有着不可或缺的紧密关联。不平衡的供需关系,使 Python 技术服务的报酬变得极高。目前几乎所有的 Python 圈内人,都在做 Python 副业赚外快,赚 W 又快又轻松。 本月 Python 副业兼职记录 每年 6 月
最近公众号后台收到超多朋友的留言,几乎全是关于爬虫技术的问题咨询。包括数据逆向、请求参数逆向、多重加密解析、逆向登录、AES 算法、RSA 算法、Js 混淆、二进制压缩、Js 二次加密、Js 逆向调试在内的爬虫相关技术,不断地被无数人反复问及。 看得出,大家都迫切地想要掌握爬虫技术。 爬虫之所以会广受欢迎,是因为在这个万物互联的时代,人们在网络世界中的行为产生了大量数据,这些数据有着极大的商业价值!而爬虫作为最好的数据采集技术,自然会受到广泛关注。 于是业界对爬虫技术服务的需求量越来越大,当下早已供不应求,
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退款逻辑,1个业务单号--关联多个支付单号--也关联多个退款单号?退款单号,关联优惠券返还的,也可在退款单列表关联吗?返还比例多少,是在优惠券系统设置?
这半年间我和一些有多年开发经验的大牛都有过交流,发现他们中大多数都表示对于简单的加密还可以试着逆向,但是稍微复杂一点的就不行了。其实也不难发现,现在大多数在逆向行业,尤其是前端逆向,活跃的大多是16-25岁的年轻人,反而那些老程序员的身影似乎少了很多,那究竟是为什么呢?
该培训中提及的技术只适用于合法CTF比赛和有合法授权的渗透测试,请勿用于其他非法用途,如用作其他非法用途与本文作者无关
在大数据和人工智能的浪潮下,网络爬虫技术日益受到关注。Python作为一种高效且易学的编程语言,在网络爬虫领域具有广泛的应用。然而,随着网站安全性的提高,许多网站开始使用JavaScript(JS)对前端数据进行加密或混淆,这给网络爬虫带来了新的挑战。因此,掌握Python分布式爬虫与JS逆向技术,对于爬虫工程师来说至关重要。
文章目录 一、Android 逆向用途 二、Android 逆向原理 一、Android 逆向用途 ---- Android 逆向用途 : 软件防护 : 根据逆向的方法针对性的开发防护策略 ; 算法研究 : 在没有源码的前提下 , 通过反编译 , 反汇编 , 拿到 Smali 代码 , 研究其产品的算法 , 实现途径 ; 接口分析 : 接入一个没有源码的第三方库 , 无法进行调试 , 出现问题后 , 可以使用逆向的方法 , 查找问题原因 , 解决相关问题 ; 找到问题后 , 修改汇编代码 , 然后重新打包
就我自己从事安卓逆向这几年的经验来说,对没有编程基础的朋友如何学习安卓逆向最好制定以下学习路线:
逆向在很多领域都有应用,比如如今爬虫技术已经遍地走,甚至不用写代码都可以爬取数据,导致前端开发的反爬意识也逐步提升。因此 JS、Android 等领域的逆向,已经成为爬虫开发者必备的技能之一。
网络异常时,应用是否会崩溃:在请求超时的情况下,如果程序逻辑处理的不好,就有可能发生Crash。
大家好! 先说个冷知识,现在业界对 Python 爬虫技术服务的需求量正在暴涨,当下早已供不应求,且有愈演愈烈的趋势。极不平衡的供需关系,使爬虫服务的价格变得极高。几乎所有的 Python 圈内人,都在利用爬虫技术接私活赚钱。 近期爬虫私活接单记录,大家随意感受一下👇 爬虫之所以会大受欢迎,是因为在这个万物互联的时代,人们在网络世界中的行为产生了大量数据,这些数据有着极大的商业价值!而爬虫作为最好的数据采集技术,自然会受到广泛关注。 虽说爬虫私活的订单多、需求大、报酬也很丰厚,但这钱也不是轻轻松松就能赚到
《C++反汇编与逆向分析技术揭秘》从介绍调试工具开始,到语言特性的分析,反汇编代码的重建等,再到逆向分析技术应用,内容逐步深入。软件分析技术重在方法,所以《C++反汇编与逆向分析技术揭秘》以启发方法为导向,逐步培养读者的分析和推理能力。全书共分为三个部分:第一部分 准备工作;第二部分 C++反汇编揭秘;第三部分 逆向分析技术应用,逐步引导读者,结合具体的应用掌握逆向分析的关键技术。
冗余机器人的控制核心思想是零空间的充分利用,即在冗余机器人的零空间内完成奇异优化、操作度优化、关节极限位置优化,力矩优化,甚至阻抗控制或者导纳控制。最核心的是以下五个方面
逆向就是在没有源代码的情况下.通过汇编.反汇编来逆向一个成品的Exe(也可以是别的.举例是EXE)这样叫做逆向.
环形公交路线上有 n 个站,按次序从 0 到 n - 1 进行编号。我们已知每一对相邻公交站之间的距离,distance[i] 表示编号为 i 的车站和编号为 (i + 1) % n 的车站之间的距离。
近几年的科技发展趋势十分有趣,关注科技圈的朋友应该都能有一种共识,那就是人类科技进化的“技能点”似乎都点在了 AI、VR、大数据、物联网与区块链上,相关技术在短时间内被广泛普及并大量应用。其速度之快,应用之广,令人惊叹。 而 Python 则与它们在技术上有着不可或缺的紧密关联,这使得各行业对 Python 技术服务的需求量越来越大,尤以爬虫技术服务为甚,现在早已供不应求。 由于需求明显大于供给,长此以往,不平衡的供需关系使爬虫技术服务的报酬变得极高。所以包括我在内的很多 Python 圈内人,都会在业余
导读:近日,国际顶级设计自动化大会DAC大会公布DAC 2020会议议程和论文名单,由百度安全发表的《DRAMDig: AKnowledge-assisted Tool to Uncover DRAM Address Mapping》成功入选。
每年的九月,是 Python 圈里的传统兼职接单旺季,爬虫类的私活订单会在此期间集中爆发,数量多价格高。 其实,这些年业界对爬虫技术服务的需求量一直在暴增,当下早已供不应求,不平衡的供需关系使爬虫服务的价格变高。几乎所有的 Python 圈内人,都在利用爬虫技术接私活。 爬虫私活接单记录,大家随意感受一下 👇 在这个万物互联的时代,人们在网络世界中的行为产生了大量数据,这些数据有着极大的商业价值。爬虫作为最好最快的数据采集技术,其重要程度不言而喻! 虽说当前业界对爬虫服务的需求很大,且订单多报酬丰厚,但这
在数字化时代的浪潮中,数据成为了企业竞争的核心资源。而要从海量的互联网信息中精准抓取所需数据,就必须掌握一门强大的技术——Python分布式爬虫与JS逆向技术。这两者结合,如同拥有了一把解锁网络数据的终极利器,让你在数据海洋中畅游无阻。
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别,不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成,因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式,中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
前文分享了WannaCry勒索病毒,主要通过IDA和OD逆向分析蠕虫传播部分,详细讲解蠕虫是如何感染传播的。这篇文章将回到逆向知识,利用Cheat Engine工具逆向分析游戏CS1.6,并实现无限子弹功能。基础性文章,主要让大家看看逆向基础,并给反外挂工程师一些思考和借鉴。同时,本文参考B站老师的视频(文末),希望对您有所帮助,如果存在错误或不足之处,还望告知,侵删,加油!
早在几年前,内卷一词就已家喻户晓,而近两年受到各种不可抗力的影响,则进一步加剧了“卷”的程度。为缓解压力摆脱内卷,有越来越多人在开辟副业兼职赚钱,毕竟,不能指望资本家给涨工资,做副业更明智。 而得益于人工智能、大数据与物联网的爆火,在这个全民副业的时代,若是能掌握与这些领域关系密切的 Python 技术,则能在兼职副业方面获得极其显著的特殊优势。 本月的 Python 兼职订单记录 现在互联网领域对 Python 技术服务有着迫切的需求,相应的服务报酬也很丰厚,特别是与 Python 爬虫技术相关的服务,
6月底的上海,空气粘湿,闷热异常,用古龙的话来说就是"空气像是牛肉汤上凝固的油脂"。而比天气更热烈的,则是在上海大学举办的第二届全国逆向物流设计大赛。
比如给他们一个手机App、电脑程序,用不了多久,他们就能逆推出程序的运行逻辑,找到其中的关键代码,篡改、破解、发现漏洞。
大家好,我是煌金,很久没有写技术文了,主要是没有代表性的网站,比较简单的网站写了也没有什么干货,所以索性不给大家制造信息噪音了。
Hi,大家好,大家的五一假期开心吗? 最近圈子里的朋友们应该都很开心,毕竟从四月末至今,各种好消息就一直没停过!有人跳槽成功进大厂,开启了年薪 30 个 W 的爬虫工程师生涯,也有人靠 Python 爬虫做兼职,仅仅半个月就赚了 2W! 无论是要搞定面试拿高薪,还是想兼职赚钱接大单,都要有足够的技术储备和实战经验才能实现。所以公众号每月都能收到上百条咨询爬虫学习的留言,能看出,大家对爬虫技术的需求都很大,也很迫切。 爬虫的逆向破解,是 Python 爬虫中的重点,也是各类甲方最重视的技术点,逆向破解+反
Z3是Microsoft Research开发的高性能定理证明器。Z3拥有者非常广泛的应用场景:软件/硬件验证和测试,约束求解,混合系统分析,安全性研究,生物学研究(计算机分析)以及几何问题。Z3Py是使用Python脚本来解决一些实际问题。
2001年,国内第一本全面介绍Windows平台软件安全技术的书籍《加密与解密——软件保护技术及完全解决方案》出版,在随后的18年间,《加密与解密》一书历经3次更迭,伴随着技术的发展和时代的变迁,将一批批爱好者培养成为国内安全领域的中坚力量。
3月17日,安卓巴士全球开发者论坛在重庆举办,网易资深安全工程师钟亚平出席交流活动,并做《安卓APP逆向与保护》的演讲。在分享中,他介绍了 Android App常见保护方法及其对应的逆向分析方法,以及分析了常见的加固方案原理与对抗方法。
灵活运用知识是智慧的关键。人脑可以快速处理知识,如快速回答 “《静夜思》中有几个月字”。那么,大模型是否能进行类似操作?已知大模型可以通过思维链(Chain of Thought / CoT),先默写《静夜思》,再根据默写内容回答问题,但这会使生成的文字冗长。相比之下,人类可以在大脑中完成简单的知识推演,无需写出中间步骤。那么,超大语言模型能否在其人工脑 (artificial brain) 中直接生成答案,而无需先写下知识点呢?
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