什么是木马程序?零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

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什么是木马程序?

木马程序最早的起源是特洛伊木马战争,它是源自于希腊神话。攻了很久的希腊军假装战败撤退,遗留下一个木马,特洛伊城的人以为是战利品,就把木马迎进了城,当他们庆祝胜利的时候,躲在木马里的士兵们就开启了城门,让外面的军队进来,突袭成功,攻下了特洛伊城。

故事关键点是特洛伊人打开了城门,把木马带进城里面的,所以是我们欢迎木马进入自己头脑里面的,不管是自觉或不自觉,它有可能是源自于原生家庭给你的印记,但是它已经在你脑袋里停了很久,也运作了很久,只是你有没有觉察到而已。

木马程序是远程控制电脑的软件,它是一个黑客的工具。在用户不知情的情况下,而且是在没有经过同意的情况下,就入侵了你的电脑,在启动的时候你的电脑被破坏。

电脑被修改资料,让你没有办法运作你的电脑。这都是让你在用的时候,没有注意到病毒程序什么时候进来,什么时候破坏,什么时候窃取资料,甚至控制了你整个电脑。

我们现在所指的人生的木马程序是指限制住我们的信念,锁定住了我们固定的情绪或行为模式。因为这个木马程序的存在,让我们产生某个信念,对它深信不疑、偏听偏信,从此以它为依据、自带滤镜的去看身边发生的人事物时,像电脑中毒一样,我们的人脑也好似被植入了木马程序,而我们自己还没有意识到这一点,从此不自觉的受到它的控制,看不到其他的角度。

中了木马程序的人会非常固执地用主观的看法去评价一件事情,“觉得并坚信自己看到了什么”。比如:一个人明明很优秀,但她内心觉得自己不够好,别人夸再多她都觉得是奉承、安慰自己的;一个人明明已经拼尽全力挣钱了,但他总觉得天上不会掉馅饼,即使有挣钱的机会摆在他面前,他也会觉得是陷阱;

一旦有了木马程序,就非常容易断章取义、移花接木,把别人的话剪接成符合这组木马程序的概念,除非当事人发现,否则木马程序会控制整个人持续性死机,直到自毁崩盘。这些“木马程序”就像病毒一样在我们的潜意识里,引导我们走向糟糕的人生下坡路。

木马程序是我们的认知盲区,让你在不自觉的情况下重复同一种错误,从而进入某种死循环的模式。一旦我们吸收了某一组概念为木马程序后,这组概念就会成为自动且快速无意识地反应,几乎很难被更改。

我们的头脑或生命中被卡住了木马程序的时候,意味着很多时候我们是做的在它控制下的直觉的反应,想不到其他的可能性。木马程序的特性,就是隐蔽性,很难知道它到底是在什么地方感染,锁死了哪一个项目。

如果你想要改变自己的命运,摆脱有毒的信念模式,就要找到“木马程序”并且清理掉,重新植入正向的人生信念,不清楚我们的木马程序、不解决困住我们的课题,在以后的人生路上我们就会重复遇到同样的问题,直到彻底解决并且清除木马,这个课题才算真正完成。

木马程序会产生什么影响呢?

自我价值

在自我价值方面,常见的木马是觉得自己不够好,可能的表现是容易陷入自我批判,总是要求很高,喜欢打击自己,成为一个苛刻的完美主义者。

即使你找到了自己喜欢的事和真正想完成的梦想,但因为自我批判,也很可能被自己喊停,在行动中半途而废,到最后转为怀疑自己,总也找不到自己喜欢的事,根本原因是在于不相信自己。

或者因为觉得自己不够好而索求外界的认可,例如通过在竞争中争赢来向别人证明自己,但容易因为在意别人的眼光而丢了自己,忘记自己真正想要的是什么。

有人可能在功成名就、得偿所愿时突然变得很茫然和失落,这就是活在别人眼中所造成的后遗症,浪费了大把自己的时间,到头来追求了一个不是自己的梦想。

当被木马影响时,消极让我们无法实现梦想,积极却又可能演变成白忙一场的浪费生命。只有清除了木马,才能真正为自己而活,找到真正的梦想,并勇于追梦,在梦想成真后得到真正的满足感。

人际关系

木马会对人际关系产生影响,比如父母对孩子“望子成龙、忘女成凤”的期待,对于让孩子“不能输在起跑线”上的焦虑,实际上是缘于父母本身有“不自信、觉得自己不够好”的木马程序,这是父母在自我价值上的木马对亲子关系产生了影响,将自身的焦虑和不信任带给了孩子。

如果父母能对自己和生活有更多的信任感,那么在亲子教育中就会减少控制,给予孩子更多的信任。

又比如面对爱情关系,如果有了觉得自己不够好的木马,单身时会感到焦虑,有伴侣时又可能怕失去,因为不相信自己,也会怀疑对方不爱自己,患得患失,容易没有安全感。还可能因为挑剔自己而挑剔对方,觉得对方不够好,进一步想要改变对方,产生一连串的相处的麻烦。

财富能量

我们与金钱的关系同样会受到木马的直接影响。金钱的能量和我们自信的能量是匹配的,当自信不够高时,即使金钱来到我们身边,也会因为我们内心产生的不配得而以各种方式流失掉。同时因为对金钱的误解和错误的信念,觉得有钱就变坏之类的木马程序,造成了你的财富能量很差。

心理身体

木马程序也是导致身心疾病的根源。

生物学家指出:“身体的两个模式是生长和自我保护,细胞会根据身体所处状态做出生长或者自我保护的选择,一旦进入自保状态就会停止生长,相当于在损害身体的健康。当你恐惧,生长机制就会关闭。当你有爱,生长机制就会得到增强。而更加麻烦的是,因为免疫系统的运作要消耗大量的身体能量,当你面临压力,你不仅让生长停止,还同时关闭了免疫系统,相当于让自身暴露到所有的健康威胁因素中。”

沉浸在负面情绪里,会给身体带来压力和疾病。从负面情绪里抓取木马,是化解情绪最有效的方法,因为情绪的背后必然是因为某个想法造成的,从这个想法里找到限制性的信念,会让我们看到真相和问题的源头,从乱糟糟的心情里理出头绪,瞬间回归清明和豁然。

另一个方面,有时候人们可能会为了达成某个心愿而不自觉地让自己生病。有些小孩动不动就生病,而且各种怪病都有。当他被问到“你觉得生病有什么好处”时,他马上回答说:“可以不上学,不补习,在家睡饱觉,做自己喜欢的事。”这便是他常常下意识让自己生病的原因,心病还需心药医,在这种情况下,光治疗身体,治标不治本。

如何发现木马程序?

木马程序的特点是我们常常是不自知的,即使了解了某个木马的概念,也不会把它和自己联系到一起,看不到木马正在对我们产生影响,这就是木马的隐藏性。

可能在偶然的时候,我们看到别人对同一件事有不同的想法和反应时,才会有所触动,原来,我不一定要这么想,还有别的选择。但大多情况下都是处在只缘身在此山中的状态,难以觉察。

思考一下:‍

比如“你人生最后15分钟想做什么?”、“你的座右铭、微信个人签名是什么?”这些问题可以让我们看到我们所缺乏、所想要达到的状态和渴望解决的问题,从中发现木马。

又比如“父母曾说过哪些话或做过哪些事,让你印象深刻的?”这个问题可以帮我们找到木马形成的原因、最早的信念是从哪里开始的。

又比如“你对金钱的第一感觉是什么?”“有钱对你的好处是什么?坏处是什么?”这些问题可以帮助我们检视内心对金钱真实的看法,从中觉察木马。

还有一个快速简单的筛查方法,可以判断是否藏有木马,那就是看这个想法和行为是出于恐惧还是爱?如果是源于恐惧,那就是带有木马的。

“爱与恐惧无法并存,就像是电灯的开关,你不可能同时开灯和关灯,也就是说,爱、信任、勇气的正向频率带与恐惧、怀疑、愤怒的负向频率带只能二选一。”

我们看到木马时,我们已经知道那是过去一种自我设限的想法,并且看到有新的选项和可能了,我们可以决定做出新的选择,这个决定就已经把我们拉往了不同的人生方向。

而以新的脑神经回路取代旧的联结,我们需要经过一段时间的练习,来巩固新的频率。这个练习就是:觉察+决定,在生活中敏锐的观察到木马的发作,并在当下做出新的选择和反应,越练习就会越熟练,木马发作的强度也会越来越低,新的频率也会越来越稳健。

如何查杀木马程序?

比如找到自我觉察的“扫毒关键字”、“强项平移弱项法”、“音乐调频法”等。

先来做个关于人生木马程序的自检测试吧:

你是否总是在同一件事上犯同样的错误?

你是否总是情不自禁爱上一个不该爱的人?

你是否觉得自己无法掌控人生,身不由已?

你是否整天无所事事,却总觉得身心俱疲?

你是否为了个无法实现的目标,焦虑不堪?

生活,就是你内心的投射。

你的答案是什么?聪慧如你,一定也猜到了,如果上述问题的答案都是肯定的,你的人生中木马程序就是大概率的事情。这就是你总是在原地打转的原因。

如何清除木马程序?

中了木马,别着急,方法总比困难多。遇到问题不要紧,发现了,解决了就好。

第一步【全盘扫描】

首先,你选择一个让自己全然放松的独处空间,打开记忆的闸门,去重新认识那个在过去时光里的自己。在时间轴和空间轴上,如实回顾人生,找出10件对你影响重大的事件。也许是童年的某次不快乐的游戏,也许是青春期某个暗恋的TA,也许是某次搞砸的考试……从童年经历开始,记录下每个重要阶段,尤其是那些困扰着你的各种根深蒂固的情绪问题。 不要评判,只要流露,写下来,一定要写下来。

第二步【快速识别】

让我们先认识一下木马程序。它是一种低频率的情绪,比如恐惧、担忧、害怕、不安、焦虑、被限制、不快乐。这些情绪会进入你的潜意识细胞记忆中,自动变成你人生运行程序。它反复循环运行一个不受你控制的过程,不断占用吞噬你人生的大部分时间精力,给你带来极其负面的能量,生命质量严重下降,可怕的木马甚至会毁掉你一生的幸福。

木马程序的隐蔽性强,很善于伪装,常常以下面这些外在形式隐藏于你的人生里。

比如你的座右铭,你所作所为都是执行它的指令,你以为很正确的原则却经常给你带来困扰,焦虑,挫败。你有没有想过,也许因为认知局限,这个流传已久的座右铭本身就是错误的呢?

太多似是而非的做事标准、为人准则、成功模式、过来人的经验、传统观念、各种家规校训、所谓的信条,只要它们给你带来的是类似恐惧的负面情绪,就都是伪装的木马程序。

中了木马程序的人生充斥着各种负面情绪和能量。最常见的诸如不配得感、匮乏感、自己不够好、焦虑、恐惧、受害者、破坏者、没有价值等等。据统计,一般男人主要问题是没有存在感,觉得自己不重要,所以要拼命工作证明自己的存在价值;而女人的主要问题是没有安全感,觉得自己不被爱。

最大的自由,是做你自己

推荐三种便捷的识别方法,你不妨试试。多加练习,你就会练就火眼金睛啦!

第一种:找到你的微信个性签名,或者座右铭,再想想你目前困恼的最大问题是什么,把两者放在一起看看,有什么联系?

举例:我有个朋友的微信签名是“若无相欠,怎会相见”,她目前最大的困扰是财务问题。我们来分析一下,她认为人与人之间是因为彼此相欠,才会遇见,内在逻辑就是我欠你了,是因为你也欠我,所以我可以肆无忌惮的索取。她的信用卡透支导致财务问题的根源,正是这种木马程序作祟。 她有不少人际关系都变成了债务关系。她借了银行的钱,再问亲友借钱还银行的钱,人生到处充满了“欠”这个字。她改了签名之后,处于失业状态的她马上有了新工作。

第二种:用爱和恐惧的感受。木马程序会把周围人对你的爱当作恐惧;没有木马程序会把恐惧转化为爱。如果发生某件事,你不妨觉察自己此刻是处在爱中,还是在恐惧中?

举例:长久以来,你给自己定了一个目标。在努力的过程中,你很用心很用力,可是总是一而再,再而三地失败。你的压力越来越大,慢慢开始焦虑,甚至一想到这个目标就感到害怕,觉得自己很没用,很不快乐。那个目标就是你的木马程序。

第三种:分析原生家庭。相当多的木马程序源自你的原生家庭,尤其是你的父母。他们的人生经历,他们之间的亲密关系,他们的各种生活观念,都会在无形中影响到你。

举例:我有个很优秀的女友,她的每段亲密关系都是同样的模式,她全心付出,男友对她也好,她却还是觉得他不爱她,怀疑猜忌,来回纠结,终于分手。她自已也很苦恼,她的亲密关系就像被施了魔咒一样。原来,她的母亲从小就遭遇父母离异,家里又是超级严重的重男轻女,母亲感觉自己是被抛弃的,很自卑,凡事都觉得自己不配得。这种意识潜移默化到了女儿身上,虽然女儿在职场自信满满,这种不配得感的木马程序让她在亲密关系中诚惶诚恐,患得患失,几次错过。

第三步【清除查杀】

识别出木马程序,只要按下“DELETE”键,从此移除这个木马程序。不过这一念之间的转换行动,其实并没有说的这么容易,还真的需要你有决然的勇气,以及全然的执行力!

一旦清除了木马程序,并不意味着你将不再受其害。众所周知,木马会不断升级,而你也需要时刻更新自己的查杀软件。好消息是,如果你不断提升自己的心智,你一眼识破它,拒绝接收,木马程序就不会启动。

很喜欢《瑜伽经》里关于转变生命状态的阐述:“生命形态的转变,是由于本性的流入。所有的发展和力量早已存在于每个人之中,完美寓于每个人的本性之中,只是它在发展进程中受到了阻碍。如果一个人能除去障碍,就能直达本性。”

隐藏在你人生中的木马程序不正是那些障碍吗?

只有移除阻碍,不断清理,才能找回真我,重新启动你的人生系统,生命状态才会发生真正的改变。

找到自己的木马程序后,下一步就是更换木马程序。

也就是把我们原来的“恐惧、焦虑、敏感、缺乏安全感”等负面情绪,更换为“爱、包容、勇敢”等正向频率。

在语言上,注意自己的一言一行,用正面语言代替负面语言;

在心理上不跟别人比,更不要给自己设立无法完成的目标;

在行动上,改变自己习惯性的行为和心态……

最后,就是坚持这种新的模式,不断练习。

养成一个习惯,需要坚持练习。同样地,要解除我们潜意识里的木马程序,也要经常练习,用正向的态度来解决遇到的困难,让诚实面对问题、解决问题,成为一种习惯。

当我们不断地让爱、包容、勇气等来代替恐惧、焦虑、敏感,慢慢地,身边的事情也会往好的方向发展。

每个人都有自己最难解决的课题,也许是感情,也许是金钱,也许是人际关系,也许是个人梦想……

我们无法用一成不变的自己,去换一个不同的明天。

但是我们可以跳出自己的人生框架,唤醒更好的自己,不能抱着侥幸心理,想方设法回避问题,而是要正视问题,去解决。

成功者之所以成功,只不过是他不会任由自己重复同一种失败,每一次的失败经历都是一个自我观察的机会。透过失败,让我们了解自己身上的限制性信念,勇敢地跳出既定的人生框架,活出自由的自己。

对于我们来说,最大的荣幸就是每个人都失败过,每当我们跌倒时都能爬起来,而对于我来说,最大的骄傲是跌倒100次之后能够第101次站起!

祝亲爱的你们早日找到自己的木马程序,
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

木马程序开发技术:病毒源代码详解,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

当然还有办法,那就是API的拦截技术,通过建立一个后台的系统钩子,拦截PSAPI的EnumProcessModules等相关的函数来实现对进程和服务的遍历调用的控制,当检测到进程ID(PID)为木马程序的服务器端进程的时候直接跳过,这样就实现了进程的隐藏,金山词霸等软件,就是使用了类似的方法,拦截了TextOutA,TextOutW函数,来截获屏幕输出,实现即时翻译的。当进程为真隐藏的时候,那么这个木马的服务器部分程序运行之后,就不应该具备一般进程,也不应该具备服务的,也就是说,完全的溶进了系统的内核。

Libra1313的博客 1408

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

你的人生有没有中过木马程序?从零基础到精通,收藏这篇就够了!

人这辈子,谁还没在阴沟里翻过船?但总在同一个地方摔跟头,那可就不是一句“倒霉”能解释的了。那些你死活学不会的,生活会变着法儿地让你反复体验,直到你彻底醒悟。作为一名网络安全专家,我告诉你,这很可能就是你大脑里被植入了“木马程序”!

Libra1313的博客 911

黑客的入侵方式大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

木马程序可以直接侵入用户的计算机并进行破坏,它常被伪装成工具程序或者游戏等诱使用户打开带有木马程序的邮件附件或从网上直接下载,一旦用户打开了这些邮件的附件或者执行了这些程序之后,这些木马病毒🦠程序就会留在用户的计算机中,并在用户的计算机系统中隐藏,当Windows启 动时,这些muma便被悄悄执行。攻击者在收到这些信息后,再利用这个潜伏在其中的程序,就可以任意地修改用户的计算机参数设定,复制文件,窥视用户整个硬盘中的内容等,从而达到控制用户计算机的目的。木马免杀问题与防御********必知必会。

Python_0011的博客 1787

10种常见的黑客攻击、满足你的黑客梦,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

跨站脚本攻击是最为常见的一类网络攻击,它针对的是网站的用户,而不是web应用本身。恶意 黑客在有漏洞的网站里注人一段代码,然后网站访容执行这段代码。此类代码可以人侵用户账户,激活木马程序,或者修改网站内容,诱骗用户给出私人信息。

m0_71746416的博客 954
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