8、逆向工程中的交叉引用解析与应用

逆向工程中的交叉引用解析与应用

1. 逆向工程中的常见问题及引用基础

在逆向工程二进制文件时,常见的问题包括“这个函数从哪里被调用?”以及“哪些函数访问了这些数据?”这些问题旨在识别和编目程序中各种资源的引用关系。

例如,在审查二进制文件中的 ASCII 字符串时,发现一个可疑字符串 “Pay within 72 hours or the recovery key will be destroyed and your data will remain encrypted forever”。仅该字符串本身只是间接证据,无法确认二进制文件是否具备执行加密勒索软件攻击的能力或意图。通过查询 “这个字符串在二进制文件中哪里被引用?” 可以快速定位使用该字符串的程序位置,进而确定是否存在相关的加密勒索软件代码。

再如,发现一个包含可溢出栈分配缓冲区的函数,要确定是否能利用该溢出漏洞,就需要询问 “哪些函数调用了这个易受攻击的函数?” 以及这些函数可能传递给该函数的数据性质。

Ghidra 可以帮助分析这些情况,它提供了丰富的机制来显示和访问引用信息。引用有方向的概念,类似于有向图中的边,从一个地址指向另一个地址。Ghidra 中的引用主要分为前向引用和后向引用(交叉引用),交叉引用在逆向工程中更常用,它可以帮助在代码和数据等位置之间导航。

2. 交叉引用(后向引用)详解

交叉引用在 Ghidra 中常被简称为 XREFs。以下通过具体例子来理解交叉引用的格式和含义。

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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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