沙老师的作业系列——Crackme3

本文介绍如何使用IDA工具分析Crackme3挑战,通过字符串查找、字符型操作和GetDlgItemText函数理解程序逻辑,揭示输入序列验证技巧,最终解码输入密钥。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

沙老师的作业系列——Crackme3

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这个仅仅用IDA就可以解决, 确定好需要集中分析的位置。按Shift+F12找到字符串,里面的Serial is Correct 明显是我们运行成功的结果。
在这里插入图片描述
确定好位置,只要if语句全部为真,就可以得到我们想要的。
GetDlgItemText函数可以实现读入,类似gets函数。
在这里插入图片描述
由于全部都是字符型,看起来不太好看。转换下就好。
在这里插入图片描述
v2==8代表我们输入了8个字符。同时显然我们是可以输入8个字符的,通过v4我们可以向上依次覆盖v5-v11。着重注意一下v4对应是字符’2’。

然后破解码就出来了

2:).+-M1  //最后一个1可以是任意字符,因为你从键盘输入的字符不可能为0吧。别杠非要输入'\x00'
内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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