浅谈API HOOK技术(一)

Delphi > 非技术区 [问题点数:0分]
等级
本版专家分:11532
结帖率 100%
等级
本版专家分:1792
等级
本版专家分:2802
等级
本版专家分:106
武稀松

等级:

android hook 第三方app_浅谈android hook技术

前言xposed框架是个开源的框架,在github上有源码的,直接下载apk后安装激活就可以使用,很多地方有这方面的教程,针对不同的手机架构,有大牛做了针对性的修改。可以在论坛中进行搜索通过替换/system/bin/app_...

浅谈android hook技术

前言 xposed框架 ...是个开源的框架,在github上有源码的,直接下载apk后安装激活就可以使用,很多地方有这方面的教程,针对不同的手机架构,有大牛做了针对性的修改。可以在论坛中进行搜索 通过替换/system/bin/app_...

浅谈API HOOK技术

<!--google_ad_client = "pub-2947489232296736";/* 728x15, 创建于 08-4-23MSDN */google_ad_slot = "3624277373";google_ad_width = 728;google_ad_height = 15;//--><script type="text/javascript"

浅谈API HOOK技术

APIHook一直是使大家感兴趣的话题。屏幕取词,内码转化,屏幕翻译,中文平台等等都涉及到了... 通常的APIHOOK有这样几种方法: 1、自己写个动态链接库,里面定义自己写的想取代系统的API。把这个动态链接库映射到2G

python hook android_浅谈android hook技术

在原Function执行的前后加上自定义代码,很多人将这个框架用在对android的私有化定制上面,其实在android安全测试方面这个框架提供了很大的便利,xposed主要是对方法的hook,在以往的重打包技术中,需要对smali代码...

android hook 第三方app_【MiSRC】技术分享-浅谈android hook技术

注:本文为“小米安全中心”原创,转载请联系“小米安全中心”前言xposed框架xposed,主页:http://repo.xposed.info/module/de.robv.android.xposed.installer是个开源的框架,在github上有源码的,直接下载apk后...

浅谈API HOOK技术) (转)

浅谈API HOOK技术) (转)[@more@]浅谈api HOOK技术APIHook一直是使大家感兴趣的话题。屏幕取词,内码转化,屏幕翻译,中文平台等等都涉及到了此项技术。有很多文章涉及到了这项技术,但都闪...

hook api win10失效_ScyllaHide的Hook原理

Hook种类很多,ScyllaHide主要使用的是inline hook,也就是在运行的流程中插入跳转指令(call/jmp)来抢夺程序运行流程的个方法。Hook根据系统版本(win7、win8、win10等)、cpu架构(x86、x64)、子系统类型...

浅谈Android里的Hook技术

浅谈Android里的Hook技术 简介 Hook技术要先提到逆向工程,其主要目的是在不能轻易获得必要的生产信息的情况下,直接从成品分析,推倒出产品的设计原理。逆向分析分为静态分析和动态分析,其中静态分析指的是种在...

HOOK技术浅谈

摘要: 本文针对HOOK技术在VC编程中的应用...但在通常情况下,应用程序只能处理来自进程内部的消息或是从其他进程发过来的消息,如果需要对在进程外传递的消息进行拦截处理就必须采取种被称为HOOK(钩子)的技术。钩

浅谈API HOOK技术(二) (转)

浅谈API HOOK技术(二) (转)[@more@]浅谈api HOOK技术(二) 在这里我将要实现转跳。有人说修改内存内容要进入Ring 0 才可以。可是windows本身提供了个写内存的指令WriteProce...

浅谈Windows API编程 (这个经典)

个人写的WinAPI程序也不少了,其实之所以难就难在每个调用的API都包含着Windows这个操作系统的潜规则或者是windows内部的运行机制……WinSDK是编程中的传统难点,曾经听有技术不是很好的朋友乱说什么给你API谁...

浅谈屏幕取词划词与API HOOK、远程注入的关系以及技术原理

说到屏幕取词,就是通过拦截windows的显示API,获取输出的文本,然后提取出自己想要的信息的技术手段。windows有这么几个常用的,TextOutA,TextOutW,ExtTextOutA,ExtTextOutW以及Diretc3D的一些绘制函数(nopad,...

浅谈HOOK API 都是一些很老很基础的东西

HOOK API个永恒的话题,如果没有HOOK,许多技术将很难实现,也许根本不能实现。 这里所说的API,是广义上的API,它包括DOS下的中断,WINDOWS里的API、中断服务、IFS和 NDIS过滤等。比如大家熟悉的即时翻译软件...

浅谈HOOK

摘要: 本文针对HOOK技术在VC编程中的...但在通常情况下,应用程序只能处理来自进程内部的消息或是从其他进程发过来的消息,如果需要对在进程外传递的消息进行拦截处理就必须采取种被称为HOOK(钩子)的技术。钩...

浅谈API HOOK技术(二)

浅谈API HOOK技术(二) 在这里我将要实现转跳。有人说修改内存内容要进入Ring 0 才可以。可是Windows本身提供了个写内存的指令WriteProcessMemory。有了这把利器,我们几乎无所不能。如游戏的修改等在这里我们只...

react 16.8新增 hook 浅谈

hook 是16.8新增的特性,他能让你在不使用class 组件的情况下也能用class组件的特性 下面就来简单讲讲几个常用的apiAPI: 首先我们通过React 引入对应的API import React, { useState } from 'react' useState()...

浅谈PHP的反射API

PHP的反射API,即在PHP运行状态下,通过分析PHP程序,可以导出对象所属的类,方法,属性,参数等信息。 如何使用反射API ...通过这个反射API,可以做hook实现插件功能,动态代理等。 网上找的动态代理示例

计算欧式距离的matlab程序

这是一个计算欧式距离的matlab程序,本人使用过,很好用。

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

EXCEL VBA编程(excel办公高手必经之路)

宏基础 VBA编程基础 常用语句(分支、循环语句的基础及应用) VBA结合工作表的函数功能的应用等 如果您会了所有的excel技能都不能解决工作的数据问题。那请选择VBA技术完成。本季主要讲解关于VBA的基础知识。为走向更高阶的excel技术打下基础。为更高效的办公打下基础。

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

C语言实战之学生成绩管理系统

通过C语言开发一个简单的项目:学生成绩管理系统 1.C语言知识点的综合运用,加深对C语言的理解,学会结构化编程的思想 2.熟悉企业软件开发的基本流程,树立软件工程的思维和概念 3.具备独立开发一个小型甚至中型软件的能力:XX管理系统 4.具备企业初级工程师的能力和水平,实现从学生到工程师的初级跨越 关注更多新教程,可以关注微信号:armlinuxfun(嵌入式工程师自我修养) 让学生通过一个C语言项目的开发,熟悉软件工程流程,树立软件工程和模块化编程的概念和思维,具备独立开发一个小型甚至中型C语言项目的能力。完成从学生到企业初级工程师的零基础跨越。

常见30种数学建模模型

常见的30种数学模型,比较详细,非常适合搞数学建模的学生使用

数据结构基础系列(7):图

数据结构课程是计算机类专业的专业基础课程,在IT人才培养中,起着重要的作用。课程按照大学计算机类专业课程大纲的要求,安排教学内容,满足需要系统学习数据结构的人。系列课程包含11个部分,本课为第7部分“图”,介绍图的相关概念图的存储结构和基本运算,深度优先和广度优先的遍历以及小生成树等其他运算。 系列课程的目标是帮助学习者系统掌握数据结构课程的相关知识,具备利用这些知识分析问题、解决问题的能力。本课是系列课程中的第7部分,具体目标包括:掌握图的相关概念;重点掌握图的邻接矩阵和邻接表各种存储结构;重点掌握图的基本运算,包括创建图、输出图、深度优先遍历、广度优先遍历算法;掌握图的其他运算,包括最小生成树、最短路径、拓扑排序等算法。能够灵活运用图解决一些综合应用问题。

相关热词 c# 自动截屏 c#查找子目录文件 c# 分隔栏 c#异步什么时候执行 c# 开源 管理系统 c#对象引用 c#正则表达式匹配文件名 c# 开源库 c#两个程序间通信 c# 区块链特点