上篇文章知道了寻找SSDT表的方法，这篇记录一下如何实现SSDT表的Hook。

x64技术之SSDT_Hook测试环境:虚拟机: Windows 7 64bit过PG工具驱动加载工具PCHunter64系统自带的计算器和任务管理器等实现思路:实际思路与win32的思路一样.都是替换SSDT表里边的函数地址.不过微软被搞怕了,所以在x64...

 在 WIN64 上 HOOK SSDT 和 UNHOOK SSDT 在原理上跟 WIN32 没什么不同，甚至说 HOOK 和 UNHOOK 在本质上也没有不同，都是在指定的地址上填写一串数字而已 （填写代理函数的地址时叫做 HOOK，填写...

inlineHook的原理： 为了方便好理解，一些变量名和函数名在这里使用中文命名，有些编译器不支持中文命名，在这里要注意（我的是VS2019） hook.h： #pragma once #include<ntifs.h> #include<ntddk....

ssdt hook NtOpenProcess win7 32环境，注释已标明一些解释 #include <ntddk.h> #include <ntstatus.h> ULONG uOldNtOpenProcess; //定义system_service_table结构体 typedef struct _KSYSTEM_...

看看大概的调用情况 左边是2000有的,右边是xp后走的 ...当 Kernel32.dll 中的 API 通过 Ntdll.dll 时，会完成参数的检查再调用一个中断(int 2Eh 或者 SysEnter 指令)，从而实现从 Ring3 进入 Ring0 层 ...

SSDT Hook技术详解与应用SSDT Hook技术详解与应用 一SSDT简介 1什么是SSDT 2SSDT结构 3应用层调用 Win32 API 的完整执行流程 二SSDT Hook原理 1SSDT Hook原理简介 2进程隐藏与保护 3文件隐藏与保护 4端口隐藏一、...

说到SSDT HOOK，可以从MEP技术说起，MEP（即执行路径修改）主旨就是拦截系统函数或相关处理例程，让它们转向我们自己的函数进行处理，这样就能实现过滤参数或者修改目标函数处理结果的目的。而SSDT（即 系统服务描述...

编程打造自己的SSDT恢复工具_被SSDT HOOK了能修复.zip

文章目录Hook框架选择基于微软规范的框架微软规范以外的框架简单介绍一下InfinityHook获取内核中的函数地址内核中导出的函数内核未导出的函数获取 SSDT ShadowSSDT 地址获取系统服务号手动获取获取并判断系统版本...

HOOK和UNHOOKSHADOWSSDT跟之前的HOOK/UNHOOKSSDT类似，区别是查找SSSDT的特征码，以及根据索引计算函数地址的公式，还有一个就是吧跳转函数写在什么位置，SSDT的时候是写在蓝屏函数里了。 一、获得...

最近在学HookSSDT和针对Hook的ResumeSSDT,避免自己理解有所偏差，把它们写出来，希望大家不吝赐教。(虽然已经是过时了的技术，但是最起码了解其中的原理，嘿嘿嘿。) 　转载注明出处：...

Windows驱动开发学习笔记（五）—— SSDT HOOK前言系统服务表系统服务描述符表 前言 一、学习自滴水编程达人中级班课程，官网：https://bcdaren.com 二、海东老师牛逼！ 系统服务表 描述： 全称：...

我们之前也一直提到过，在 32 位系统上，要想实现隐藏或是监控的操作，大多数操作就是对 SSDT 函数各种 HOOK，可以是 SSDT HOOK，也可以是 Inline HOOK。但，这些通过对 SSDT 表内存修改而实现的操作，在 64 位系统...

SSDT Hook效果图 SSDT简介 SSDT结构 SSDT HOOK原理 Hook前准备 如何获得SSDT中函数的地址呢 SSDT Hook流程 SSDT Hook实现进程保护 SSDT Hook效果图 加载驱动并成功Hook NtTerminateProcess函数： 当对 ...

讲解如何写Hook过滤函数，比如NewZwOpenProcess。打开进程。很多游戏保护都会对这个函数进行Hook。由于我们没有游戏保护的代码，无法得知游戏公司是如何编写这个过滤函数。   我看到很多奇形怪状的Hook过滤函数的...

1.SSDT是什么？ SSDT全程是System Services Discriptor Table 翻译过来就是系统服务描述符...那么我们可以理解为SSDT就是一个很庞大的数组，它被用来保存windows系统服务地址。 比如我们在R3层调用了CreateFile这个A

在Windows10 高版本中 ，因为页表隔离补丁（?）,__readmsr(0xC0000082) 返回KiSystemCall64Shadow，这玩意无法直接搜索到 KeServiceDescriptorTable，以前获取SystemServiceDescriptorTable的方法失效。 这里是新的...

Rookit技术之SSDT_Hook Rookit技术之SSDT_Hook 0x0 SSDT简介 0x1 测试环境 0x2 达到目标 0x3 主要思路 0x4 关键代码 0x5 测试效果 0x0 SSDT简介 SSDT全称为System Services Descriptor Table，中文为...

API 调用过程以一个demo测试为例，本测试查看OpenProcess 在R3-R0 下的调用。// test.cpp : Defines the entry point for the console application. ...#include <windows.h> #include int main(int argc, char

system进程并没有载入win32k.sys，所以，要访问shadowssdt表，必须KeStackAttackProces到一个有GUI线程的进程中，而csrss.exe就是这样的一个合适的进程（管理Windows图形相关任务） Index？硬编码 挂钩NtGdiBitBlt...

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網上很多文章都有關於SSDT的完整的實現，但是沒有關於Shadow SSDT的完整實現，目前最好的文章是《shadow ssdt學習筆記 by zhuwg》，我這裡的程式也很多參考了他的文章，在這裡謝謝了。我這裡給出一個hook ...

学习驱动的过程中，由于涉及到SSDT HOOK相关的知识点，开始学习SSDT，关于SSDT的基本概念，这里省去，中文名是系统服务描述表，具体的理解可自行百度，由于是初步探讨，本篇只介绍方法。 查看SSDT x64系...

在进行SSDT Hook之前我们要先了解SSDT的概念和作用。 SSDT： System Services Descriptor Table(系统服务描述符表)，在内核中是KeServiceDescriptorTable。这个表就是一个把ring3的Win32 API和ring0的内核API联系...

 SSDT SHADOW HOOK可用于安全软件窗口保护、安全输入、截屏保护等。例如：挂钩NtUserFindWindowEx、NtUserGetForegroundWindow、NtUserBuildHwndList、NtUserQueryWindow、NtUserWindowFromPoint、NtUserSetParent...

SSDT Hook的妙用－对抗ring0 inline hook 1,SSDT SSDT即系统服务描述符表，它的结构如下(参考《Undocument Windows 2000 Secretes》第二章): typedef struct _SYSTEM_SERVICE_TABLE { PVOID ServiceTableBase...

SSDT-HOOK

在win10 64位下SSDT是不导出的。同时如果你要hook某个函数时你要知道他的索引，以前都是调试或者网上找然后硬编码进去。这里动态找。原理是上层调用的所有函数都经过ntdll 然后进入0环，进入0时ntdll模块里面很定有...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。