injdrv 项目使用教程

injdrv 项目使用教程

injdrvproof-of-concept Windows Driver for injecting DLL into user-mode processes using APC项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/in/injdrv

1. 项目的目录结构及介绍

injdrv/
├── driver/
│   ├── driver.c
│   ├── driver.h
│   ├── Makefile
│   └── README.md
├── injector/
│   ├── injector.c
│   ├── injector.h
│   └── Makefile
├── LICENSE
└── README.md
  • driver/: 包含驱动程序的源代码文件 driver.c 和头文件 driver.h,以及用于编译驱动程序的 Makefile
  • injector/: 包含注入器的源代码文件 injector.c 和头文件 injector.h,以及用于编译注入器的 Makefile
  • LICENSE: 项目的开源许可证文件,本项目使用 MIT 许可证。
  • README.md: 项目的介绍文件,包含项目的概述、使用方法和贡献指南。

2. 项目的启动文件介绍

driver/driver.c

driver.c 是驱动程序的主要源代码文件,负责实现 DLL 注入的核心功能。它通过 PsSetLoadImageNotifyRoutine 回调函数在进程初始化阶段注入 DLL。

injector/injector.c

injector.c 是注入器的主要源代码文件,负责与驱动程序进行通信,触发 DLL 注入操作。

3. 项目的配置文件介绍

driver/Makefile

Makefile 用于编译驱动程序。通过运行 make 命令,可以生成驱动程序的二进制文件。

injector/Makefile

Makefile 用于编译注入器。通过运行 make 命令,可以生成注入器的可执行文件。

README.md

README.md 文件提供了项目的详细介绍,包括项目的功能、支持的操作系统、架构以及如何编译和使用项目。建议在开始使用项目之前仔细阅读此文件。


以上是 injdrv 项目的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

injdrvproof-of-concept Windows Driver for injecting DLL into user-mode processes using APC项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/in/injdrv

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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