Android逆向-1.1.ARM汇编与寄存器-实战一小波

本文深入解析IDA软件在程序分析中的应用,重点介绍了如何通过文本模式和流程图模式解读伪代码,如LDR寄存器指令的理解,以及通过BNE和BEQ指令分析程序流程,帮助读者掌握IDA的高级使用技巧。

IDA导入程序文本模式分析一波

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LDR R3,=(off_AF9C - 0x85f4)这样是伪代码
LDR R0,=(off_AF9C - 0x860C)虽然是伪代码,也可以按图中那样理解。
以后看到LDR 寄存器,=什么这样的格式,可以理解就是伪代码不是指令。

IDA流程图模式分析

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  • 暂时假装什么都不知道,我是小学生我来分析一波:
    BNE loc_8614 图1这里不相等程序跳转图3就结束,很明显这里肯定要相等程序才会正常运行
    BEQ loc_8628 图2这里相等就会执行图4(这应该就是程序正常执行图),不相等就跟上面一样执行图3就结束。
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解应用能力。
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