代码注入器怎么动态生成内嵌汇编

光谷中心城打工人 2009-10-19 10:58:58
用过代码注入器的都知道,它回根据你文本框的输入,动态生成汇编

一般我们写一个函数

void Func1()
{
_asm

XXXXXX ;这些内容是我们先就写好的,固定的吧,那么代码注入器怎么根据你的输入动态的。。。。

}


不知道说清楚没。。。
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Hncy 2012-08-24
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原来如此
伽罗KApple 2010-06-13
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原来如此
tendollor 2010-05-27
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你注入的时候都写的是汇编码了 还需要什么内置编译功能


汇编码和机器码是一一对应的

直接对照转换成机器码就行了

代码注入器中能写入宏汇编的代码码?

能定义变量码?

既然都没这些功能 那就是一一对应的转换一下就OK了
MoXiaoRab 2009-10-20
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没错啊,怎么了。。。
那些语句他获得的是字符串对吧,比如“push 7”
那么它内部可以转成对应的十六进制字符串的呀。
yinshisike 2009-10-20
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[Quote=引用 11 楼 awperpvip 的回复:]
是不是想把输入的汇编翻译成机器码。。
[/Quote]

那是必须的.
awperpvip 2009-10-20
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是不是想把输入的汇编翻译成机器码。。
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那么复杂,我感觉这个软件的作者应该没这么牛B啊?
Hiiishe 2009-10-20
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thunk
Yofoo 2009-10-20
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你输入什么,他注入什么

这个就是编译, 或者说是解释成一段可执行代码的数据

然后注入这些数据

具体怎么解释, 建议去找找别人的引擎
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没人解释下?这么难么?
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[Quote=引用 8 楼 zzz3265 的回复:]
你输入什么,他注入什么

这个就是编译, 或者说是解释成一段可执行代码的数据

然后注入这些数据

具体怎么解释, 建议去找找别人的引擎
[/Quote]
估计是内置编译器功能,还是这个答案靠谱。
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是不是内置了一个编译的功能?感觉是这样,当我输入不正确指令,它还会提示。
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[Quote=引用 4 楼 tr0j4n 的回复:]
晕。你的意思是注入一段汇编到别的程序中?清楚了

VirtualAllocEx  WriteMemory
[/Quote]
这个我知道,注意,根据文本框,你输入什么,他注入什么。。。重点
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[Quote=引用 2 楼 tr0j4n 的回复:]
你的_asm中肯定会有特征码的,比如你这么写

_asm
{
nop
nop
push eax
pop eax
}

别人根据汇编对应的十六进制,去暴力搜索这段特征码。一般的做法,是将程序中的那块Section映射到自己,然后进行暴搜
[/Quote]

说实话,没看懂

再解释下,这个程序,这个程序会把你在文本框中所写的汇编代码注入到一个程序中运行。我好奇的是它怎么根据文本框的输入,你输入什么,他就注入什么。能给段代码看看不?
MoXiaoRab 2009-10-20
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晕。你的意思是注入一段汇编到别的程序中?清楚了

VirtualAllocEx WriteMemory
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上面图太小了,再贴次。
MoXiaoRab 2009-10-20
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你的_asm中肯定会有特征码的,比如你这么写

_asm
{
nop
nop
push eax
pop eax
}

别人根据汇编对应的十六进制,去暴力搜索这段特征码。一般的做法,是将程序中的那块Section映射到自己,然后进行暴搜
MoXiaoRab 2009-10-20
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这个不难,暴搜你的内存寻址即可。
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[Quote=引用 13 楼 tr0j4n 的回复:]
没错啊,怎么了。。。
那些语句他获得的是字符串对吧,比如“push 7”
那么它内部可以转成对应的十六进制字符串的呀。
[/Quote]
能解释清楚些么?
怎么对应转换?
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内容概要:本文围绕“计及风电不确定性的电力系统黑启动与负荷恢复协同优化”开展研究,提出了一种融合风电出力随机性与波动性的黑启动及负荷恢复协同优化模型,并基于Matlab平台实现了完整的代码仿真与算例验证。研究构建了考虑不确定性因素的优化框架,通过场景生成与削减技术处理风电出力的随机特征,建立了兼顾系统安全性、恢复效率与供电可靠性的多目标优化模型。文中详细阐述了模型的数学建模过程、关键约束条件(如功率平衡、设备启停顺序、网络拓扑约束等)、求解算法设计及黑启动电源优选策略,并通过标准测试系统验证了所提方法在提升灾后恢复能力方面的有效性与优越性。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论及可再生能源并网基础知识,从事电力系统恢复控制、新型电力系统韧性提升、新能源集成等方向研究的研究生、科研人员及电力行业工程技术人才。; 使用场景及目标:①用于电力系统大面积停电后的黑启动方案制定,优化启动电源选择与负荷恢复时序;②为高比例风电接入背景下电力系统的安全稳定与弹性恢复提供决策支持;③作为Matlab仿真教学资源,辅助理解不确定性建模、随机/分布鲁棒优化及电力系统动态恢复过程。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行同步研读,重点掌握风电不确定性建模方法(如场景法)、优化模型构建逻辑与求解流程(如使用YALMIP调用求解),宜在熟悉基本电力系统运行与优化算法的基础上进行复现与拓展研究。
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