KiFastCallEntry分析

最新推荐文章于 2024-10-16 16:53:11 发布
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博客主要围绕KiFastCallEntry展开分析，但具体内容缺失，推测会涉及该技术的原理、特点等信息技术相关关键信息。

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2、逆向分析KiFastCallEntry
Windows内核学习笔记
07-23 421
sysenter指令做了那些事情 在 Ring3 的代码调用了 sysenter 指令之后，CPU 会做出如下的操作： 1． 将 SYSENTER_CS_MSR 的值装载到 cs 寄存器 174 2． 将 SYSENTER_EIP_MSR 的值装载到 eip 寄存器 176 3． 将 SYSENTER_CS_MSR 的值加 8（Ring0 的堆栈段描述符）装载到 ss 寄存器。 4． 将 SYSENTER_ESP_MSR 的值装载到 esp 寄存器 175 5． 将特权级切换到 Ring0 6． 如果
逆向分析KiFastCallEntry
weixin_73368512的博客
12-03 271
个人的逆向分析KiFastCallEntry笔记
KiFastCallEntry() 机制分析
无本之木
05-28 1319
本文转自：http://www.mouseos.com/windows/kernel/KiFastCallEntry.html 1. 概述 从 windows xp 和 windows 2003 开始使用了快速切入内核的方式提供系统服务例程的调用。 KiFastCallEntry() 的实现是直接使用汇编语言，C 语言不能直接表达某些操作。我从 windows 2003
Windows系统调用学习笔记（四）—— 系统服务表&SSDT
lzyddf的博客
11-11 3651
Windows系统调用学习笔记（四）—— 系统服务表前言要点回顾系统服务表实验：分析 KiSystemService 与 KiFastCallEntry 共同代码 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！ 要点回顾 API进入0环后调用的函数： 中断门 – KiSystemService 快速调用 – KiFastCallEnt...
Windows系统调用架构分析—也谈KiFastCallEntry函数地址的获取
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05-27 2万+
为什么要写这篇文章 1.      因为最近在学习《软件调试》这本书，看到书中的某个调试历程中讲了Windows的系统调用的实现机制，其中讲到了从Ring3跳转到Ring0之后直接进入了KiFastCallEntry这个函数。 2.      碰巧前天又在网上看到了一篇老文章介绍xxx安全卫士对Windows系统调用的Hook，主要就是Hook到这个函数 3.      刚刚做完毕业设计，对
静态分析nt!KiFastCallEntry
ProgrammingRing的专栏
07-26 1854
转载: http://bbs.pediy.com/showthread.php?t=89407 在XP系统中， 系统服务在内核的入口是KiFastCallEntry，我们从该入口开始，分析这一段代码都做了什么工作。   由于水平有限和背景知识不够，本人没有完全读懂它们，作为抛砖引玉，我先将我所看懂的和大家分享，希望大家多多指教!        KiFastCallEn
_KiFastCallEntry静态分析
qq_41490873的博客
06-13 258
.text:0040689F _KiFastCallEntry proc near ; DATA XREF: _KiTrap01+71o .text:0040689F ; KiLoadFastSyscallMachineSpecificRegisters(x)+24o .text:0040...
系统调用之逆向KiFastCallEntry
wxy_xx1的博客
10-16 524
【代码】系统调用之逆向KiFastCallEntry。
2.逆向分析KiFastCallEntry(填充 _KTRAP_FRAME 部分)
Mikasys的博客
11-04 1008
每个线程KTRAP_FRAME 一个ESP0 TSS一个核一个 如果只有一个核，那么TSS存的ESP0永远是正在运行的线程的堆栈
基于KiFastCallEntry挂钩的驱动级进程保护实现
在本案例中，挂钩KiFastCallEntry的目的在于拦截所有通过该入口进入内核的系统调用，进而对调用上下文进行分析，判断当前是否为终止进程（如调用NtTerminateProcess）的请求。如果是目标进程的终止请求，则可以由...
深入解析KiFastCallEntry钩子技术与系统调用监控
比如，在本资源中，通过Hook KiFastCallEntry监控特定进程的系统调用，开发者可以监控到进程何时调用了哪些系统API，这对于安全监测、性能分析或调试来说非常有用。 KiFastCallEntry是Windows操作系统中的一个内核...
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
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简单的MQTT客户端工具V2.0源码
12-09
代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
有图有真相 MATLAB实现基于深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-09
内容概要：本文档介绍了基于深度强化学习（DRL）在MATLAB环境中实现无人机三维路径规划的完整解决方案。代码已调试成功，支持一键运行，并提供详细注释版本与简洁版本。系统实现了模拟数据生成、环境构建、深度Q网络（DQN）训练、超参数搜索、策略评估及多维度可视化分析，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。通过三维栅格环境建模，结合障碍物避障与动态奖励机制，智能体能够自主学习最优飞行路径。配套的八类评估图表直观展示了训练过程与策略性能。; 适合人群：具备MATLAB编程基础并对深度强化学习有一定了解的科研人员、工程技术人员及高校研究生，尤其适用于从事无人机导航、路径规划或智能控制领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维空间中的自主路径规划研究；②作为深度强化学习在实际控制任务中应用的教学案例；③支持参数灵活调整，便于开展算法优化实验与性能对比分析。; 阅读建议：建议用户先运行带详细注释的代码以理解整体流程，结合参数设置界面逐步掌握各模块功能；在熟悉后可切换至简洁代码进行二次开发。务必关注超参数调优环节以提升模型表现，并利用提供的可视化工具全面评估策略有效性。
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究（Matlab代码实现）
12-09
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