SoftIce基础入门

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冰点密码破解 — 强悍的调试器 SOFTICE 阅读详情
 

Softice的界面和操作都比较简单，只要熟悉一些基本的命令之后就可以开始利用它为我们服务了。有一点要提醒大家：Softice在WINDOWS启动之前装入系统中，然后将WINDOWS载入（因为要控制、拦截
WINDOWS的动作），所以它工作于系统的0级（即特权级）。当在WINDOWS下用热键呼出Softice后，它就控制了整个系统，此时任何其它的程序（包括系统时钟）都将处于停止状态。
　　本文只是介绍Softice的基本使用方法，有关Softice的详细使用方法请参阅随软件附带的命令手册和操作手册，本站“相关资料”中有Softice的中文使用说明。

★ 如何呼出/退出Softice？
★ Softice的界面图
★ Softice预定义功能组合键的作用
★ Softice的常用命令用法介绍

◆ 如何呼出/退出Softice？——在WINDOWS下可以随时用热键CTRL+D组合键呼出内存中的Softice，按F5功能键退出Softice ◆

　　FAQ问题解答：
　　用CTRL+D不能呼出Softice怎么办？
　　　　——如果确保成功安装了Softice，对于 windows 9x请检查批处理文件autoexec.bat中是否有winice.exe这一句，对于windows NT请在“开始－〉程序－〉NuMega Softice”下选择“Start SoftICE”启动Softice试试。
　　Softice的屏幕没有任何显示？
　　　　——在“开始－〉程序－〉NuMega Softice”下选择“Display Adapter Setup”重新设置显卡
　　Softice中鼠标功能出现异常？
　　　　——在“开始－〉程序－〉NuMega Softice”下选择“Mouse Setup”重新设置鼠标
　　在显卡设置中选择了“Universal Video Driver”选项，但是Softice的呼出的仍然是全屏DOS界面？
　　　　两个对策：
　　　　——1. 将winice.dat的初始化命令行（即INIT）中的“LINES XX”数改小，例如：LINES 40
　　　　——2. 在显卡设置中将“Manufacturer”强制改为“StandardVGA”，然后“Test”，成功后退出。
　　注意：以上的修改都要重新启动系统后才能生效！！！

◆ Softice的界面图（由于Softice工作在系统0级，所以没有办法截取它的界面，这里用TRW2000的界面图来代替，两者基本上是一样的）◆


　　★ 关于寄存器区：修改寄存器的值有两种办法：1. 直接用鼠标点击需要修改的地方进行修改；2. 用修改指令“R”，例如：R EAX ->修改寄存器EAX，R FL ->修改标志位（用“Insert”键改变标志位状态），R FLZ ->改变零标志位的状态（在0和1之间切换）。修改完寄存器值后按ESC键退回命令行状态区。

　　★ 关于数据区：修改数据区的值有两种办法：1. 直接用鼠标点击需要修改的地方（16进制显示区或者字符形式显示区）进行修改；2. 用修改指令“E”，例如：E XXXXXXXX ->修改内存地址XXXXXXXX处的数据，用TAB键在16进制显示区和字符形式显示区之间切换。修改完寄存器值后按ESC键退回命令行状态区。
　　　　　　　　　 查看数据区的内容的两种方法：1. 用ALT+↑和↓上下箭头移动数据显示区域；2. 直接用鼠标点击数据窗口最右边的↑和↓上下箭头（图中没有显示出来）来移动显示区域。

　　★ 关于程序区：机器代码的显示/关闭必须通过指令“CODE ON/OFF”来切换，Softice的默认工作画面是没有显示机器代码的。注意：程序的领空地域如图所示，图中的画面正在破解WINZIP这个程序，当 你看到“WINZIP32!.TEXT”字样时说明程序已经返回到WINZIP的领空了^_^
　　　　　　　　　 查看程序区的内容的两种方法：1. 用CTRL+↑和↓上下箭头移动程序代码显示区域；2. 直接用鼠标点击程序窗口最右边的↑和↓上下箭头（图中没有显示出来）来移动代码显示区域。

　　★ 关于命令区：是我们输入各种命令，完成各种操作和控制，进行破解的地方。

　　★ 关于动作状态区：输入命令时显示命令的用法及格式。

　　★ 关于堆栈区：只有TRW2000具有这个窗口区域。

◆ Softice预定义功能组合键的作用 ◆

F1：
F2：
F3：
F4：
F5：
F6：
F7：
F8：
F9：
F10：
F11：
F12：
SHIFT+F3：
CTRL+F8：
CTRL+F9：
CTRL+F10：
CTRL+F11：
CTRL+F12：
ALT+F1：
ALT+F2：
ALT+F3：
ALT+F4：
ALT+F5：
ALT+F8：
 帮助
寄存器显示/关闭切换
源程序/反汇编代码切换（程序有源程序时可用）
Softice界面/屏幕原始画面显示切换
退出Softice窗口
进入/退出代码窗口
程序运行到光标所在处
单步跟踪
在光标所在位置设断点
单步执行（跳过子程序CALL）
程序执行到ES:ESP指向的地方
程序执行到RET指令处，即从子程序CALL中返回
改变数据窗口的显示格式，按照“字节->字->双字->短实型->长实型->10字节实型”的方式循环显示
模拟跟踪模式中单步跟踪
退出当前模拟跟踪模式
模拟跟踪模式中单步执行
从历史跟踪缓冲区的最后一条开始显示指令
从最初的一条指令开始模拟跟踪
显示/关闭寄存器窗口
显示/关闭数据窗口
显示/关闭程序窗口
显示/关闭监视窗口
清除命令窗口中的字符
模拟跟踪模式中反方向单步跟踪

◆ Softice的常用命令用法介绍 ◆


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命令形式 作 用 说 明

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. 定位当前指令 当上下移动浏览代码窗口中的内容时用这个命令能立即回到当前CS:EIP指令处，不用再慢慢的移动代码窗口返回来。

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? 表达式 计算表达式的值 Softice内置的计算器，16进制为默认方式，下列均表示16进制数：FF、123、0x123；10进制数须在前加+号（正数）或-号（负数），例 如：+42、-123、-FF（对应10进制数-255）、+(20)（对应10进制数+32）；字符形式加''号，例如：'A'、'ddcrack'。 计算结果分别以16进制、10进制和ASCII字符方式显示，例如：
? EAX
00000045 00000069 "E"
? 0073173+00066400
00796573 007955827 "yes"

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A [地址] 写入汇编代码 用过DOS下DEBUG的人对这个命令都不会陌生，用法：
A　　从当前CS:EIP处开始汇编
A XXXXXXXX　　从程序地址XXXXXXXX处开始汇编

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U [地址] 反汇编代码 U　　从当前屏幕中最后一条指令的下一条指令开始反汇编
U XXXXXXXX　　从程序地址XXXXXXXX处开始反汇编

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BC list | * 清除断点 BC 3　　清除断点3
BC *　　清除所有断点

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BD list | * 禁止断点 BD 3　　禁止断点3
BD *　　禁止所有断点

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BE list | * 恢复被禁止的断点 BD 3　　恢复断点3
BD *　　恢复所有断点

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BH 显示历史断点 显示Softice中曾经设置过的断点 

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BL 列出当前断点 显示当前Softice中所有设置的断点，包括激活的和被禁止的断点，被禁止的断点前有“*”号表示。 

--------------------------------------------------------------------------------
 
BPE 断点号 编辑断点 BPE 3　　编辑断点3 

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BPINT 中断号 对指定中断设置断点 BPINT 13　　在13号中断上设置断点 

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BPIO 端口号 对指定I/O端口设置断点 BPIO 378　　在对端口378进行操作时中断 

--------------------------------------------------------------------------------
 
BPM [地址] 对指定内存地址设置断点 BPM XXXXXXXX　　在对内存地址XXXXXXXX单元中的数据进行操作时中断 

--------------------------------------------------------------------------------
 
BPR [开始地址] [结束地址] 在内存地址范围设置断点 BPR XXXXXXXX ********　　在对内存地址从XXXXXXXX到********单元中的数据进行操作时中断 

--------------------------------------------------------------------------------
 
BPX [地址] 在指定处设置断点 这是破解中最常用的命令之一了^_^
BPX　　在当前光标所在处设置断点
BPX XXXXXXXX　　在XXXXXXXX处的指令上设置断点
BPX GetDlgItemText　　在API函数GetDlgItemText上设置断点 

--------------------------------------------------------------------------------
 
CODE ON/OFF 显示/关闭指令机器码 默认是不显示的，在需要的时候再打开它，否则屏幕会显得混乱。 

--------------------------------------------------------------------------------
 
D [地址] 显示内存地址内容 可以具体指定下面的模式：DB 字节; DW 字; DD 双字; DS 短实型; DL 长实型; DT 10b长实型，默认是DB，即字节方式。
D　　将从继上次命令之后的地址开始显示
　　　　D XXXXXXXX　　显示内存地址XXXXXXXX单元中的内容 

--------------------------------------------------------------------------------
 
E [地址] 修改内存单元 可以具体指定下面的模式：EB 字节; EW 字; ED 双字; ES 短实型; EL 长实型; ET 10b长实型，默认是EB，即字节方式。
E　　修改从继上次命令之后的地址单元
　　　　E XXXXXXXX　　修改内存地址XXXXXXXX单元中的内容 

--------------------------------------------------------------------------------
 
H / HELP [命令] 获取帮助信息 H　　获取所有帮助信息
HELP BPX　　获取指令BPX的帮助信息 

--------------------------------------------------------------------------------
 
LINES 行数 设置SoftICE界面的行数 LINES 45　　设置SoftICE的界面显示行数为45行 

--------------------------------------------------------------------------------
 
VER 查看SoftICE的版本号   

--------------------------------------------------------------------------------
 
X 退出Softice 将控制权交还给被SoftICE中断的程序，快捷键是F5，我们经常用到的。 

--------------------------------------------------------------------------------
 
EXIT 强行退出DOS或WINDOWS程序 当出现致命错误致使Softice弹出后，如果用“X”指令没有用，可以用它试一下。 

--------------------------------------------------------------------------------
 
WC
WD
WR
WW 显示/关闭程序窗口
显示/关闭数据窗口
显示/关闭寄存器窗口
显示/关闭监视窗口  其中WC和WD可以指定窗口显示的行数，例如：WD 4　表示显示数据窗口为４行  　　

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
源码级的调试驱动程序

以Check方式编译驱动程序，
然后用SoftICE的 Symbol Loader 将编译生成的驱动程序 .sys 文件，
然后 Translate 成 .nms ，然后在Symbol Loader 中的 symbols 中加入，就可以实现源码级的调试。

具体，
转换生成Symbols
Symbol Loader -> File -> Open Module -> 选中驱动文件.sys之后 ->
Module -> Translate

加入Symbols
Symbol Loader -> Edit -> SoftICE Initialization Settings... -> Symbols

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

VMware中windows 2000 server 启动softice时候的问题

                   作者: sunwear   　　在vmware GSX SERVER 上装了windows 2000 server sp4 后。没有装显卡驱动，望着640*480 的16位色屏幕，感觉很不舒服也不适应，为了图方便就安装了VMWARE TOOLS，VM工具包里面自带了显卡驱动，这样就好多了。　　我这次装windows2000的目的就是为了装SOFTICE

要饭's Blog 2739

SOFTICE之后继有人——Syser

双机内核调试总是有一些局限性，首先呢，速度不是那么的快，再者在虚拟机里面像需要DX支持的大型网络游戏一般式运行不起来的，而且Windbg运行起来总是那么古板。这些问题也就形成了单机内核调试器的存在空间。 以前一直是不怎么使用SOFTICE，只是最近终于对Windbg厌烦了，

Augusdi的专栏 5831

用SOFTICE破解WINZIP的过程

<!--google_ad_client = "pub-8708154125552291";google_ad_width = 300;google_ad_height = 250;google_ad_format = "300x250_as";google_

immcss的专栏 877
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