现在最流行的App破解技术大多是基于一定相关技术的基础：如一定阅读Java代码的能力、有一些Android基础、会使用eclipse的一些Android调试的相关工具以及了解一些smali的语法规范和字段的自定范围，再利用现有的各种...

我们都知道，Android程序打完包之后得到的是一个APK文件，这个文件是可以直接安装到任何Android手机上的，我们反编译其实也就是对这个APK文件进行反编译。Android的反编译主要又分为两个部分，一个是对代码的反编译...

众所周知，APP市场有大量的盗版软件，直接危害开发者和用户的利益，APP防反编译，怎样保护APP安全？成为程序开发者面临的第一要事。几维安全通过对应用程序进行加密保护，可有效防APP在运营推广过程中被破解、盗版、...

码个蛋(codeegg) 第 1075 次推文作者：星星y链接：https://www.jianshu.com/p/052ce81ac953前言在Android开发中，apk的安全性是一...

Android APK安全已经是当前安全测试关注的重点，尤其是在互联网公司，很多系统涉及政务信息与支付的，安全问题更是需要重点关注。

开发的过程中，有时候可能会去使用别的app里面的图片，参考布局甚至代码等，但是一般的.apk都是经过代码混淆的，这里分享下使用一些工具进行反编译.apk文件，主要就是软件的分享和教大家如何使用。 1、...

AndroidAPP破解技术有哪些？如何加密防破解？AndroidAPP安全性令人堪忧，APKtool等工具可轻易将其破解，开发者在开发AndroidAPP的同时，如何防破解是一个令人头疼的难题。知己知彼，先看看AndroidAPP破解技术，再来...

可能资源被反编译影响还不是很大，而重新打包又由于有签名的保护导致很难被盗版，但代码被反编译就有可能会泄漏核心技术了，因此一款安全性高的程序最起码要做到的一件事就是：对代码进行混淆。 混淆代码并不是让...

android基于java的，而java反编译工具很强悍，所以对正常apk应用程序基本上可以做到100%反编译还原。因此开发人员如果不准备开源自己的项目就需要知道怎样防止反编译和反编译他人的项目来学习。2.3版本以上在eclipse...

ApkToolPlus 是一个可视化的跨平台 apk 分析工具。...apk 反编译，回编译，签名。 2. Apk 加固 dex 加密，防逆向，防止二次打包。（注意：该功能当前并非很完善，暂不建议商用，欢迎学习交流，欢迎提交 P

我们所了解的Android应用程序存在的漏洞主要有：源代码存在被反编译的危险、资源文件存在被窃取的风险、APK签名存在被修改的风险、APK存在被注入后门程序的风险、XML主配置文件存在被静态注入的风险等。

用于app加固,防止反编译,逆向分析

本文由我的微信公众号：鸿洋（hongyangAndroid）原创首发。...一、概述最近和朋友聊天，发现一些灰色产业链通过批量反编译市场上的apk，然后进行注入广告，再重新打包上渠道。我想大家都不希望自己家的产品或者自

文章目录安全测试点apk反编译 https://www.jianshu.com/p/d79a30a7ed94 https://blog.51cto.com/laoyinga/2155341 安全测试点 安装包 apk反编译 签名 发布前校验一下签名使用的key是否正确，以防被恶意第三方应用...

想研究下某app里面的实现技术，使用常规的反编译发现竟然是加固的，所谓Apk加固，就是对dex文件进行加密，防止App被反编译，保证apk的安全。市面上有很多的加固平台，有360加固，腾讯乐固，爱加密等等。 上一篇文章...

1、前言APP客户端作为直接和用户...本篇将要介绍是反编译的技术手段以及反反编译的一些基本策略。2、反编译未经保护的移动应用有许多弱点可被轻易攻击。比如注入恶意软件，窃取知识产权，破解内购、二次打包，盗取...

例如 黄铭——四年工作经验——Android开发高级工程师。因为要知道，HR筛选简历是非常快的，你要在第一时间就让他看到他想要看的信息。HR一开始最关心的就是工作年限和岗位，你直接在标题栏用最大的字体写出来会比...

防止反编译是每个程序员的必修课，因为当你辛...这里就用Google Android自带的代码混编的方式来防止反编译。孙子兵法中讲得好：“知彼知己百战不殆”，所以在讲解防止反编译之前，先让我们了解一下如何反编译一个应用。

以往安全爱好者研究的往往是关注app的本地安全，比如远控、应用破解、信息窃取等等，大多人还没有关注到app服务端的安全问题，于是在这块的安全漏洞非常多。移动app大多通过web api服务的方式跟服务端交互，这种模式...

代次第一代第二代第三代第四代第五代技术路线dex透明加解密技术函数级代理技术so文件加壳技术代码混淆和虚拟化技术安全容器技术设计思路对每个或每组可执行文件加壳加密，增加复杂度，让破解者因为复杂无法破解，...

此文想以实际例子出发，告诉大家，如何去反编译一个app，并且从某个角度来说，iOS没有传说中的“安全”。 这里只最简单的结论给大家，具体原理以及工具的详细使用，请各位自行Google，为什么这么做呢，因为我想用...

测试小白一枚，最近刚刚开始接触移动App的安全性测试。结合项目的情况和自己一点粗陋的经验，计划从客户端安全、网络传输安全和服务端安全三个方面进行学习和探索。1、前言APP客户端作为直接...本篇将要介绍是反编译...

许多 Android 开发者经常会问我，要学会哪些东西才能成为一个优秀的 Android 工程师？对于这个问题，他们的描述或多或少都有些差异，但是，总体来说，我们都需要学习一系列的技能，才能成为一个优秀的 Android ...

第一种方式：混淆策略 混淆策略是每个应用必须增加...我们在反编译apk之后，看到的代码类名，方法名，已经代码格式看起来不像正常的Android项目代码，那么这时候就会增加阅读难度，增加破解难度，像这样的代码混淆：

网易云易盾移动游戏安全技术专家陈士留在2018年Unity技术路演演讲内容中对这个问题有过比较详细的介绍，摘录如下：防止Unity3D代码被反编译其实就是常见的Unity手游风险中的破解风险。一、Unity面临的破解风险Unity...

反编译地址及使用方法： 找到Android软件安装包中的class.dex： 把apk文件改名为.zip，然后解压缩其中的class.dex文件，它就是java文件编译再通过dx工具打包成的。 工具准备： 1、把dex文件反编译为jar文件的...

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【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）。