unhook——如何得到原始派遣函数的地址

HookDiskSys函数解析
本文介绍了一个名为HookDiskSys的函数实现细节。该函数通过引用内核对象名称来获取磁盘系统对象,并对其进行修改,包括替换旧的磁盘写入、设备控制及内部控制函数。在确保对象有效的情况下,使用自旋锁保护关键区域,完成函数地址的更新。
 

__int32 __cdecl HookDiskSys()
{
__int32 result; // eax@1
KIRQL v1; // al@3
UNICODE_STRING DestinationString; // [sp+0h] [bp-Ch]@1
KSPIN_LOCK SpinLock; // [sp+8h] [bp-4h]@3

RtlInitUnicodeString(&DestinationString, L"//Driver//Disk");
result = ObReferenceObjectByName(&DestinationString, 64, 0, 0, IoDriverObjectType, 0, 0, &DiskSysObject);
if ( result >= 0 )
{
    result = (__int32)DiskSysObject;
    if ( DiskSysObject )
    {
      OldDiskWrite = *((_DWORD *)DiskSysObject + 18);
      OldDiskDeviceControl = (int (__stdcall *)(_DWORD, _DWORD))*((_DWORD *)DiskSysObject + 28);
      OldDiskIntenalControl = *((_DWORD *)DiskSysObject + 29);
      KeInitializeSpinLock(&SpinLock);
      v1 = KfAcquireSpinLock(&SpinLock);
      *((_DWORD *)DiskSysObject + 18) = NewDiskWrite;
      *((_DWORD *)DiskSysObject + 28) = NewDiskDeviceControl;
      *((_DWORD *)DiskSysObject + 29) = NewDiskWrite;
      KfReleaseSpinLock(&SpinLock, v1);
      result = ObfDereferenceObject(DiskSysObject);
    }
}
return result;
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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