42、二进制文件修补全攻略

二进制文件修补全攻略

1. 搜索功能的拓展应用

搜索功能不仅可用于定位待修补的候选指令模式,还在漏洞分析、查找特定功能等方面发挥着重要作用。它能帮助逆向工程师识别关键的指令模式。

2. 查找特定行为

程序的行为由执行的指令和操作的数据共同定义。当需要修改程序行为时,定位要修改的具体行为往往比定位要更改的数据更具挑战性。由于无法预测编译器为源代码生成的具体指令序列,使用自动化搜索功能精确找到代码修补位置并非易事。

查找特定行为通常需要对程序中的函数进行分析,常用的方法有:
- 对二进制文件中的所有函数进行仔细分析。
- 从已知函数(如 main 函数)开始,仔细遍历调用树。
- 依赖函数名(假设二进制文件有符号信息)。
- 利用“有趣”数据的交叉引用回溯到可能感兴趣的函数。

例如,若要查找二进制文件中与认证相关的函数,可以搜索与认证相关的常见字符串,如 "Please enter your password:" "Authentication failed" 。定位引用这些字符串的函数可以缩小搜索范围。

无论使用何种方法定位候选函数,都要验证该函数是否确实实现了想要修改的行为,同时要警惕函数名与实际行为可能不符的情况。

3. 应用修补

当找到要修改的代码或数据后,就可以开始使用相关工具进行修补。首先要考虑新内容与被替换内容的大小关系:
- 若新内容大小小于或等于原内容大小,修补可以在原内容的内存范围内完成。
- 若新内容大于

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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