从内存中加载DLL

DLL内存加载 动态加载dll 功能:      把一个处于内存里的dll直接加载并且使用。 用途:      免杀(静态文件查杀),外挂(防止游戏自己hook了loadlibrary等函数),以及其他。 原理:      假设目前处于内存里的dll是A,然后开辟一个新的内存空间B,根据A的文件头等相关信息,把B看做是加载内存。 然后把数据拷贝到B里,并且对齐相关节,然后修正iat等相关。然后在手动 阅读详情
程序使用动态库DLL一般分为隐式加载和显式加载两种,分别对应两种链接情况。本文主要讨论显式加载的技术问题。我们知道,要显式加载一个DLL,并取得其中导出的函数地址一般是通过如下步骤:
(1) 用LoadLibrary加载dll文件,获得该dll的模块句柄;
(2) 定义一个函数指针类型,并声明一个变量;
(3) 用GetProcAddress取得该dll中目标函数的地址,赋值给函数指针变量;
(4) 调用函数指针变量。

这个方法要求dll文件位于硬盘上面。现在假设我们的dll已经位于内存中,比如通过脱壳、解密或者解压缩得到,能不能不把它写入硬盘文件,而直接从内存加载呢?答案是肯定的。经过多天的研究,非法操作了N次,修改了M个BUG,死亡了若干脑细胞后,终于有了初步的结果,下面做个总结与大家共享。

一、加载的步骤

由于没有相关的资料说明,只能凭借感觉来写。首先LoadLibrary是把dll的代码映射到exe进程的虚拟地址空间中,我们要实现的也是这个。所以先要弄清楚dll的文件结构。好在这个比较简单,它和exe一样也是PE文件结构,关于PE文件的资料很多,阅读一番后,基本上知道了必须做的几个工作:
(1)判断内存数据是否是一个有效的DLL。这个功能通过函数CheckDataValide完成。原型是:
BOOL CMemLoadDll::CheckDataValide(void* lpFileData, int DataLength);
(2)计算加载该DLL所需的虚拟内存大小。这个功能通过函数CalcTotalImageSize完成。原型是:
int CMemLoadDll::CalcTotalImageSize();
(3)将DLL数据复制到所分配的虚拟内存块中。该功能通过函数CopyDllDatas完成。要注意段对齐。
void CMemLoadDll::CopyDllDatas(void* pDest, void* pSrc);
(4)修正基地重定位数据。这个功能通过函数DoRelocation完成。原型是:
void CMemLoadDll::DoRelocation( void *NewBase);
(5)填充该DLL的引入地址表。这个功能由函数FillRavAddress完成。原型是:
BOOL CMemLoadDll::FillRavAddress(void *pImageBase);
(6)根据DLL每个节的属性设置其对应内存页的读写属性。我这里做了简化,所有内存区域都设置成一样的读写属性。
(7)调用入口函数DllMain,完成初始化工作。这一步我一开始忽略了,所以总是发现自己加载的dll和LoadLibrary加载的dll有些不同(我把整块内存区域保存到两个文件中进行比较,够晕的)。只是最近猜想到还需要这一步。
(8)保存dll的基地址(即分配的内存块起始地址),用于查找dll的导出函数。从现在开始这个dll已经完全映射到了进程的虚拟地址空间,可以使用它了。
(9)不需要dll的时候,释放所分配的虚拟内存。

二、要说明的几个问题

(1)目前CMemLoadDll仅仅针对win32 动态库,没有考虑mfc常规和扩展dll。
(2)只考虑使用dll中的函数,对于导出类的dll,由于通常都是隐式链接,所以也没有考虑。导出变量的dll虽然也是隐式链接,但是通过查找函数的方法也可以找到该变量,不过在取值的时候一定要符合dll中对变量的定义,比如dll中导出的是一个int变量,则得到该变量在dll中的地址后,需要强制转换成int*指针,然后取值。
(3)查找函数的功能通过函数
FARPROC CMemLoadDll::MemGetProcAddress(LPCSTR lpProcName);
实现,参数是dll导出的函数(或者变量)的名字。这里必须注意函数名修饰,通常不加extern"C"的函数,编译以后在dll中导出的都是修饰名,比如:
在dll头文件中: extern __declspec(dllexport) int nTestDll;
在.dll中的导出符号变成 ?nTestDll@@3HA
所以,为了能够找到我们需要的函数,必须在.h中添加extern "C"修饰。最好是给dll加一个def文件,里面明确给出每个函数的导出名字。
(4)PE中的内容比较多,有些细节没有考虑。比如CheckDataValide函数中没有考虑dll对操作系统版本的要求。
(5)PE文件中的节有很多种。可以从节表(或者叫做区块表)中一一找到。而且每个节的属性都不同。例如:.text, .data, .rsrc, .crt等等。由于这个代码基于手头已有的pe文件资料,对于不熟悉的节,在映射dll数据的时候没有考虑是否需要处理。
(6)一开始把dll映射到进程的地址空间以后,我试图直接使用GetProcAddress查找函数。最初我认为LoadLibrary返回的HINSTANCE值是0x10000000,把它传递给GetProcAddress可以找到目标函数,而我也把dll映射到0x10000000这个地址,但是当我把这个值传递给GetProcAddress的时候,发现无法找到函数,用GetLastError得到错误码一看是无效句柄的错误,这才明白原来LoadLibrary在加载dll的时候,同时创建了一个句柄放入进程的句柄表,而我们要做这个工作是比较麻烦的,所以只能自己写一个查找函数。
(7)释放dll所占据的虚拟内存,原来我使用
VirtualFree((LPVOID)pImageBase, 0,MEM_FREE);
后来发现有问题,应该使用 VirtualFree((LPVOID)pImageBase, 0, MEM_RELEASE);
(8)MemGetProcAddress不仅支持通过函数名查找,还支持通过导出序号查找函数。例如下面的用法:
DLLFUNCTION fDll = (DLLFUNCTION)a.MemGetProcAddress((LPCTSTR)1);

三、创建测试用的DLL,工程的名字取"TestDll"

用VC向导创建一个WIN32 DLL工程,里面选择“导出一些符号”,为了测试需要,对源代码进行如下修改:
(1)头文件
// This class is exported from the TestDll.dll
class TESTDLL_API CTestDll {
public:
CTestDll(void);
};
extern TESTDLL_API int nTestDll;
//要修改的地方,添加了extern "C" 和 char *参数:
extern "C" TESTDLL_API int fnTestDll(char *);
(2)cpp文件
a. 添加 #include "stdlib.h"
b. DllMain中
case DLL_PROCESS_DETACH:
nTestDll = 12345;
break;
c. 初始化变量
TESTDLL_API int nTestDll=654321;
d. 修改函数
TESTDLL_API int fnTestDll(char *p)
{
if(p == NULL)
return nTestDll;
else
return atoi(p);
}


四、创建测试工程。使用一个dlg工程,测试代码如下:

假设 DllNameBuffer里面保存有dll文件的路径
CFile f;
if(f.Open(DllNameBuffer,CFile::modeRead))
{
int FileLength = f.GetLength();
void *lpBuf = new char[FileLength];
f.Read(lpBuf, FileLength);
f.Close();

CMemLoadDll a;
if(a.MemLoadLibrary(lpBuf, FileLength)) //加载dll到当前进程的地址空间
{
typedef int (*DLLFUNCTION)(char *);
DLLFUNCTION fDll = (DLLFUNCTION)a.MemGetProcAddress("fnTestDll");
if(fDll != NULL)
{
MessageBox("找到函数!!");
CString str;
str.Format("Result is: %d & %d",fDll(NULL), fDll("100"));
MessageBox(str);
}
else
{
DWORD err = GetLastError();
CString str;
str.Format("Error: %d",err);
MessageBox(str);
}
}

delete[] lpBuf;
}

五、加载类源代码。
typedef BOOL (__stdcall *ProcDllMain)(HINSTANCE, DWORD, LPVOID );

class CMemLoadDll
{
public:
CMemLoadDll();
~CMemLoadDll();
BOOL MemLoadLibrary( void* lpFileData , int DataLength); // Dll file data buffer
FARPROC MemGetProcAddress(LPCSTR lpProcName);
private:
BOOL isLoadOk;
BOOL CheckDataValide(void* lpFileData, int DataLength);
int CalcTotalImageSize();
void CopyDllDatas(void* pDest, void* pSrc);
BOOL FillRavAddress(void* pBase);
void DoRelocation(void* pNewBase);
int GetAlignedSize(int Origin, int Alignment);
private:
ProcDllMain pDllMain;


private:
DWORD pImageBase;
PIMAGE_DOS_HEADER pDosHeader;
PIMAGE_NT_HEADERS pNTHeader;
PIMAGE_SECTION_HEADER pSectionHeader;
};


CMemLoadDll::CMemLoadDll()
{
isLoadOk = FALSE;
pImageBase = NULL;
pDllMain = NULL;
}
CMemLoadDll::~CMemLoadDll()
{
if(isLoadOk)
{
ASSERT(pImageBase != NULL);
ASSERT(pDllMain != NULL);
//脱钩,准备卸载dll
pDllMain((HINSTANCE)pImageBase,DLL_PROCESS_DETACH,0);
VirtualFree((LPVOID)pImageBase, 0, MEM_RELEASE);
}
}

//MemLoadLibrary函数从内存缓冲区数据中加载一个dll到当前进程的地址空间,缺省位置0x10000000
//返回值: 成功返回TRUE , 失败返回FALSE
//lpFileData: 存放dll文件数据的缓冲区
//DataLength: 缓冲区中数据的总长度
BOOL CMemLoadDll::MemLoadLibrary(void* lpFileData, int DataLength)
{
if(pImageBase != NULL)
{
return FALSE; //已经加载一个dll,还没有释放,不能加载新的dll
}
//检查数据有效性,并初始化
if(!CheckDataValide(lpFileData, DataLength))return FALSE;
//计算所需的加载空间
int ImageSize = CalcTotalImageSize();
if(ImageSize == 0) return FALSE;

// 分配虚拟内存
void *pMemoryAddress = VirtualAlloc((LPVOID)0x10000000, ImageSize,
MEM_COMMIT|MEM_RESERVE, PAGE_EXECUTE_READWRITE);
if(pMemoryAddress == NULL) return FALSE;
else
{
CopyDllDatas(pMemoryAddress, lpFileData); //复制dll数据,并对齐每个段
//重定位信息
if(pNTHeader->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_BASERELOC].VirtualAddress >0
&& pNTHeader->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_BASERELOC].Size>0)
{
DoRelocation(pMemoryAddress);
}
//填充引入地址表
if(!FillRavAddress(pMemoryAddress)) //修正引入地址表失败
{
VirtualFree(pMemoryAddress,0,MEM_RELEASE);
return FALSE;
}
//修改页属性。应该根据每个页的属性单独设置其对应内存页的属性。这里简化一下。
//统一设置成一个属性PAGE_EXECUTE_READWRITE
unsigned long old;
VirtualProtect(pMemoryAddress, ImageSize, PAGE_EXECUTE_READWRITE,&old);
}
//修正基地址
pNTHeader->OptionalHeader.ImageBase = (DWORD)pMemoryAddress;

//接下来要调用一下dll的入口函数,做初始化工作。
pDllMain = (ProcDllMain)(pNTHeader->OptionalHeader.AddressOfEntryPoint +(DWORD) pMemoryAddress);
BOOL InitResult = pDllMain((HINSTANCE)pMemoryAddress,DLL_PROCESS_ATTACH,0);
if(!InitResult) //初始化失败
{
pDllMain((HINSTANCE)pMemoryAddress,DLL_PROCESS_DETACH,0);
VirtualFree(pMemoryAddress,0,MEM_RELEASE);
pDllMain = NULL;
return FALSE;
}

isLoadOk = TRUE;
pImageBase = (DWORD)pMemoryAddress;
return TRUE;
}

//MemGetProcAddress函数从dll中获取指定函数的地址
//返回值: 成功返回函数地址 , 失败返回NULL
//lpProcName: 要查找函数的名字或者序号
FARPROC CMemLoadDll::MemGetProcAddress(LPCSTR lpProcName)
{
if(pNTHeader->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_EXPORT].VirtualAddress == 0 ||
pNTHeader->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_EXPORT].Size == 0)
return NULL;
if(!isLoadOk) return NULL;

DWORD OffsetStart = pNTHeader->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_EXPORT].VirtualAddress;
DWORD Size = pNTHeader->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_EXPORT].Size;

PIMAGE_EXPORT_DIRECTORY pExport = (PIMAGE_EXPORT_DIRECTORY)((DWORD)pImageBase + pNTHeader->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_EXPORT].VirtualAddress);
int iBase = pExport->Base;
int iNumberOfFunctions = pExport->NumberOfFunctions;
int iNumberOfNames = pExport->NumberOfNames; //<= iNumberOfFunctions
LPDWORD pAddressOfFunctions = (LPDWORD)(pExport->AddressOfFunctions + pImageBase);
LPWORD pAddressOfOrdinals = (LPWORD)(pExport->AddressOfNameOrdinals + pImageBase);
LPDWORD pAddressOfNames = (LPDWORD)(pExport->AddressOfNames + pImageBase);

int iOrdinal = -1;

if(((DWORD)lpProcName & 0xFFFF0000) == 0) //IT IS A ORDINAL!
{
iOrdinal = (DWORD)lpProcName & 0x0000FFFF - iBase;
}
else //use name
{
int iFound = -1;

for(int i=0;i {
char* pName= (char* )(pAddressOfNames[i] + pImageBase);
if(strcmp(pName, lpProcName) == 0)
{
iFound = i; break;
}
}
if(iFound >= 0)
{
iOrdinal = (int)(pAddressOfOrdinals[iFound]);
}
}

if(iOrdinal < 0 || iOrdinal >= iNumberOfFunctions ) return NULL;
else
{
DWORD pFunctionOffset = pAddressOfFunctions[iOrdinal];
if(pFunctionOffset > OffsetStart && pFunctionOffset < (OffsetStart+Size))//maybe Export Forwarding
return NULL;
else return (FARPROC)(pFunctionOffset + pImageBase);
}

}


// 重定向PE用到的地址
void CMemLoadDll::DoRelocation( void *NewBase)
{
/* 重定位表的结构:
// DWORD sectionAddress, DWORD size (包括本节需要重定位的数据)
// 例如 1000节需要修正5个重定位数据的话,重定位表的数据是
// 00 10 00 00 14 00 00 00 xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx 0000
// ----------- ----------- ----
// 给出节的偏移 总尺寸=8+6*2 需要修正的地址 用于对齐4字节
// 重定位表是若干个相连,如果address 和 size都是0 表示结束
// 需要修正的地址是12位的,高4位是形态字,intel cpu下是3
*/
//假设NewBase是0x600000,而文件中设置的缺省ImageBase是0x400000,则修正偏移量就是0x200000
DWORD Delta = (DWORD)NewBase - pNTHeader->OptionalHeader.ImageBase;

//注意重定位表的位置可能和硬盘文件中的偏移地址不同,应该使用加载后的地址
PIMAGE_BASE_RELOCATION pLoc = (PIMAGE_BASE_RELOCATION)((unsigned long)NewBase
+ pNTHeader->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_BASERELOC].VirtualAddress);
while((pLoc->VirtualAddress + pLoc->SizeOfBlock) != 0) //开始扫描重定位表
{
WORD *pLocData = (WORD *)((int)pLoc + sizeof(IMAGE_BASE_RELOCATION));
//计算本节需要修正的重定位项(地址)的数目
int NumberOfReloc = (pLoc->SizeOfBlock - sizeof(IMAGE_BASE_RELOCATION))/sizeof(WORD);
for( int i=0 ; i < NumberOfReloc; i++)
{
if( (DWORD)(pLocData[i] & 0xF000) == 0x00003000) //这是一个需要修正的地址
{
// 举例:
// pLoc->VirtualAddress = 0x1000;
// pLocData[i] = 0x313E; 表示本节偏移地址0x13E处需要修正
// 因此 pAddress = 基地址 + 0x113E
// 里面的内容是 A1 ( 0c d4 02 10) 汇编代码是: mov eax , [1002d40c]
// 需要修正1002d40c这个地址
DWORD * pAddress = (DWORD *)((unsigned long)NewBase + pLoc->VirtualAddress + (pLocData[i] & 0x0FFF));
*pAddress += Delta;
}
}
//转移到下一个节进行处理
pLoc = (PIMAGE_BASE_RELOCATION)((DWORD)pLoc + pLoc->SizeOfBlock);
}
}

//填充引入地址表
BOOL CMemLoadDll::FillRavAddress(void *pImageBase)
{
// 引入表实际上是一个 IMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR 结构数组,全部是0表示结束
// 数组定义如下:
//
// DWORD OriginalFirstThunk; // 0表示结束,否则指向未绑定的IAT结构数组
// DWORD TimeDateStamp;
// DWORD ForwarderChain; // -1 if no forwarders
// DWORD Name; // 给出dll的名字
// DWORD FirstThunk; // 指向IAT结构数组的地址(绑定后,这些IAT里面就是实际的函数地址)
unsigned long Offset = pNTHeader->OptionalHeader.DataDirectory[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_IMPORT].VirtualAddress ;
if(Offset == 0) return TRUE; //No Import Table
PIMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR pID = (PIMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR)((unsigned long) pImageBase + Offset);
while(pID->Characteristics != 0 )
{
PIMAGE_THUNK_DATA pRealIAT = (PIMAGE_THUNK_DATA)((unsigned long)pImageBase + pID->FirstThunk);
PIMAGE_THUNK_DATA pOriginalIAT = (PIMAGE_THUNK_DATA)((unsigned long)pImageBase + pID->OriginalFirstThunk);
//获取dll的名字
char buf[256]; //dll name;
BYTE* pName = (BYTE*)((unsigned long)pImageBase + pID->Name);
for(int i=0;i<256;i++)
{
if(pName[i] == 0)break;
buf[i] = pName[i];
}
HMODULE hDll = GetModuleHandle(buf);
if(hDll == NULL) {
hDll = LoadLibrary (buf);
if (hDll == NULL)
return FALSE; //NOT FOUND DLL
} //获取DLL中每个导出函数的地址,填入IAT
//每个IAT结构是 :
// union { PBYTE ForwarderString;
// PDWORD Function;
// DWORD Ordinal;
// PIMAGE_IMPORT_BY_NAME AddressOfData;
// } u1;
// 长度是一个DWORD ,正好容纳一个地址。
for(i=0; ;i++)
{
if(pOriginalIAT[i].u1.Function == 0)break;
FARPROC lpFunction = NULL;
if(pOriginalIAT[i].u1.Ordinal & IMAGE_ORDINAL_FLAG) //这里的值给出的是导出序号
{
lpFunction = GetProcAddress(hDll, (LPCSTR)(pOriginalIAT[i].u1.Ordinal & 0x0000FFFF));
}
else //按照名字导入
{
//获取此IAT项所描述的函数名称
PIMAGE_IMPORT_BY_NAME pByName = (PIMAGE_IMPORT_BY_NAME)
((DWORD)pImageBase + (DWORD)(pOriginalIAT[i].u1.AddressOfData));
// if(pByName->Hint !=0)
// lpFunction = GetProcAddress(hDll, (LPCSTR)pByName->Hint);
// else
lpFunction = GetProcAddress(hDll, (char *)pByName->Name);
}
if(lpFunction != NULL) //找到了!
{
pRealIAT[i].u1.Function = (PDWORD) lpFunction;
}
else return FALSE;
}

//move to next
pID = (PIMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR)( (DWORD)pID + sizeof(IMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR));
}
return TRUE;
}

//CheckDataValide函数用于检查缓冲区中的数据是否有效的dll文件
//返回值: 是一个可执行的dll则返回TRUE,否则返回FALSE。
//lpFileData: 存放dll数据的内存缓冲区
//DataLength: dll文件的长度
BOOL CMemLoadDll::CheckDataValide(void* lpFileData, int DataLength)
{
//检查长度
if(DataLength < sizeof(IMAGE_DOS_HEADER)) return FALSE;
pDosHeader = (PIMAGE_DOS_HEADER)lpFileData; // DOS头
//检查dos头的标记
if(pDosHeader->e_magic != IMAGE_DOS_SIGNATURE) return FALSE; //0x5A4D : MZ

//检查长度
if((DWORD)DataLength < (pDosHeader->e_lfanew + sizeof(IMAGE_NT_HEADERS)) ) return FALSE;
//取得pe头
pNTHeader = (PIMAGE_NT_HEADERS)( (unsigned long)lpFileData + pDosHeader->e_lfanew); // PE头
//检查pe头的合法性
if(pNTHeader->Signature != IMAGE_NT_SIGNATURE) return FALSE; //0x00004550 : PE00
if((pNTHeader->FileHeader.Characteristics & IMAGE_FILE_DLL) == 0) //0x2000 : File is a DLL
return FALSE;
if((pNTHeader->FileHeader.Characteristics & IMAGE_FILE_EXECUTABLE_IMAGE) == 0) //0x0002 : 指出文件可以运行
return FALSE;
if(pNTHeader->FileHeader.SizeOfOptionalHeader != sizeof(IMAGE_OPTIONAL_HEADER)) return FALSE;


//取得节表(段表)
pSectionHeader = (PIMAGE_SECTION_HEADER)((int)pNTHeader + sizeof(IMAGE_NT_HEADERS));
//验证每个节表的空间
for(int i=0; i< pNTHeader->FileHeader.NumberOfSections; i++)
{
if((pSectionHeader[i].PointerToRawData + pSectionHeader[i].SizeOfRawData) > (DWORD)DataLength)return FALSE;
}
return TRUE;
}

//计算对齐边界
int CMemLoadDll::GetAlignedSize(int Origin, int Alignment)
{
return (Origin + Alignment - 1) / Alignment * Alignment;
}
//计算整个dll映像文件的尺寸
int CMemLoadDll::CalcTotalImageSize()
{
int Size;
if(pNTHeader == NULL)return 0;
int nAlign = pNTHeader->OptionalHeader.SectionAlignment; //段对齐字节数

// 计算所有头的尺寸。包括dos, coff, pe头 和 段表的大小
Size = GetAlignedSize(pNTHeader->OptionalHeader.SizeOfHeaders, nAlign);
// 计算所有节的大小
for(int i=0; i < pNTHeader->FileHeader.NumberOfSections; ++i)
{
//得到该节的大小
int CodeSize = pSectionHeader[i].Misc.VirtualSize ;
int LoadSize = pSectionHeader[i].SizeOfRawData;
int MaxSize = (LoadSize > CodeSize)?(LoadSize):(CodeSize);

int SectionSize = GetAlignedSize(pSectionHeader[i].VirtualAddress + MaxSize, nAlign);
if(Size < SectionSize)
Size = SectionSize; //Use the Max;
}
return Size;
}
//CopyDllDatas函数将dll数据复制到指定内存区域,并对齐所有节
//pSrc: 存放dll数据的原始缓冲区
//pDest:目标内存地址
void CMemLoadDll::CopyDllDatas(void* pDest, void* pSrc)
{
// 计算需要复制的PE头+段表字节数
int HeaderSize = pNTHeader->OptionalHeader.SizeOfHeaders;
int SectionSize = pNTHeader->FileHeader.NumberOfSections * sizeof(IMAGE_SECTION_HEADER);
int MoveSize = HeaderSize + SectionSize;
//复制头和段信息
memmove(pDest, pSrc, MoveSize);

//复制每个节
for(int i=0; i < pNTHeader->FileHeader.NumberOfSections; ++i)
{
if(pSectionHeader[i].VirtualAddress == 0 || pSectionHeader[i].SizeOfRawData == 0)continue;
// 定位该节在内存中的位置
void *pSectionAddress = (void *)((unsigned long)pDest + pSectionHeader[i].VirtualAddress);
// 复制段数据到虚拟内存
memmove((void *)pSectionAddress,
(void *)((DWORD)pSrc + pSectionHeader[i].PointerToRawData),
pSectionHeader[i].SizeOfRawData);
}

//修正指针,指向新分配的内存
//新的dos头
pDosHeader = (PIMAGE_DOS_HEADER)pDest;
//新的pe头地址
pNTHeader = (PIMAGE_NT_HEADERS)((int)pDest + (pDosHeader->e_lfanew));
//新的节表地址
pSectionHeader = (PIMAGE_SECTION_HEADER)((int)pNTHeader + sizeof(IMAGE_NT_HEADERS));
return ;
}
 
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GmSSL是国密算法的工具库(主要包含SM2、SM3、SM4和国密SSL证书生成等功能),项目本身是OpenSSL的分支,但是截至文章发布为止,OpenSSL主分支的国密算法并不完善,目前并不支持签名和解签,所以国密算法这块还是需要使用GmSSL工具库。网上现在并没有v2版本的GmSSL可用的命令行文章,本章用于记录这些命令。本文原创自csdn博客,其他网站看到这篇文章都是盗,版,爬。虫。网站,支持原创,远离盗版。

eguid音视频方向博客,分享经过实践检验的硬核音视频技术。FFmpeg、openCV和JavaCV音视频和图像处理系列教程发布十周年,众多开发者的严格验证。欢迎关注,一起交流探索学习最新音视频和图像处理技术 4606

windows从内存加载dll

在git找到了个可以用的 项目git地址 摘录主要文件内容: MemoryModule.h /* * Memory DLL loading code * Version 0.0.4 * * Copyright (c) 2004-2015 by Joachim Bauch / mail@joachim-bauch.de * http://www.joachim-bauch.de * * The contents of this file are subject to the Mozilla Pu

l1040515635的博客 1417

【大语言模型 85】IA3与其他PEFT方法对比

在大语言模型时代,参数高效微调(PEFT)技术成为了降低微调成本的关键。本文深入解析IA3(Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations)方法,并与LoRA、AdaLoRA、Prefix Tuning等主流PEFT技术进行全面对比,通过理论分析、代码实现和实验验证,帮助读者理解不同PEFT方法的优劣势和适用场景,为实际项目中的技术选型提供科学依据。

熵数实验室 755

Matlab图像地图上的最短路径计算算法——Dijkstra算法

接下来,我们进入主循环,不断从优先队列中取出距离最小的节点,并更新其邻居节点的距离和路径。Dijkstra算法是一种常用的最短路径算法,本文将介绍如何使用Matlab实现Dijkstra算法来计算图像地图上的最短路径。为了使用上述算法,我们需要将图像地图转换为一个矩阵,并将可通行的区域设置为白色(或其他亮度值),障碍物区域设置为黑色(或其他暗度值)。然后,我们可以指定起始节点和终止节点,并调用。通过上述的代码实现,我们可以在Matlab中使用Dijkstra算法来计算图像地图上的最短路径。

2301_78484069的博客 2044

[转载]a从内存中加载DLL

2007年12月24日 23:32:00 程序使用动态库DLL一般分为隐式加载和显式加载两种,分别对应两种链接情况。本文主要讨论显式加载的技术问题。我们知道,要显式加载一个DLL,并取得其中导出的函数地址一般是通过如下步骤:(1) 用LoadLibrary加载dll文件,获得该dll的模块句柄;(2) 定义一个函数指针类型,并声明一个变量;(3) 用GetProcAddre

mybirdsky的专栏 525

CATIA二次开发一一一获取属性的几种方法

这些方法覆盖了CATIA CAA开发中属性操作的典型场景,开发者可通过类型判断实现递归遍历、跨文档关联等复杂逻辑。此方法用于遍历对象的所有属性,获取属性键后可通过类型判断选择后续处理方式。适用于处理嵌套对象或关联对象的场景(如几何特征关联制造特征)。适用于简单属性值的直接读取(如版本号、状态标识等)。用于处理多值属性(如多选参数、装配体子件列表等)。用于处理跨文档引用(如零件关联图纸文件)。

工业软件开发 432

内存加载Dll

分享一份自己之前总结以前的代码写的dll内存加载库C++版本 项目要自行编译生成lib文件 支持:1. Win32标准Dll2. MFC Dll3. 易语言Dll4. 其他环境下生成的Dll 但不能加壳加密 File: include/ldr.h /* __ldr_header__ */ #ifndef __LDR_H__ ...

aixi7357的博客 168

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

从内存中加载DLL DELPHI版

  //从内存中加载DLL DELPHI版 unit MemLibrary; interface uses Windows; function memLoadLibrary(pLib: Pointer): DWord; function memGetProcAddress(dwLibHandle: DWord; pFunctionName: PChar): Pointer...

weixin_33796177的博客 552

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

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iiprogram
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