pclxav木马猎手第一代特征码引擎源代码

本文针对国内某安全软件存在的引擎问题进行深入分析,并提供了一段示例代码以说明问题所在。同时,对几款主流国产杀毒软件进行了点评。

发布原因,主要是因为国内某安全软件长期存在的引擎问题,希望本文可以让其做实质性更新。

安全软件,要给用户,使用者以安全,而不是麻烦。具体引擎问题表现,是扫描文件,创建一拷贝,再扫描这个拷贝的文件。

即使象AVP这种杀壳专家,见到壳也不会通通脱掉。也有很大的可能直接在壳中提取病毒定义。
源代码如下,有部分删节,因本文并不是让所有的人都来写扫描器,且此引擎亦不再使用。

 const  cBuf_Size = 65536;
var fintbuffer:pbytearray;

 procedure CheckInternalBuffer ( aPos : Integer );

var
   pFR : Integer;
begin
     if (fIntBufferPos = -1 ) or (aPos < fIntBufferPos) or ((aPos+16) >
(fIntBufferPos+cBuf_size))
     then begin
      
          pFR := aPos - (cBuf_size div 2);
          if pFR < 0
          then
              pFR := 0;
          fIntFile.Position := pFR;
          fIntFile.Read ( fIntBuffer^, cBuf_Size);
          fIntBufferPos := pFR;
     end;
end;
procedure FreeFile;
begin
    if fIntFile <> nil
   then begin
       
          fIntFile.Free;
          fIntFile := nil;
     end;
end;
  function CanOpenFile ( const aName : string ) :Boolean;
var
   fHandle : THandle ;
begin
     Result := False;
     //ReadOnly := True;
     if FileExists ( aName )
     then begin
       fhandle:=CreateFileA(pchar(aname ) , GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ ,
NIL, OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, 0);
          if fhandle <> INVALID_HANDLE_VALUE
          then begin
               closehandle ( fHandle );
               Result := True;
            
          end;
     end;
end;
function LoadFromFile(const Filename: string): Boolean;
begin
  Result := True;

     fIntFile := newreadfilestream ( filename );
    try
       fIntFile.Position := 0;

     
       fdatasize2:=fintfile.Size;
       fintbufferpos:=-1;

       Result := True;
    finally
   
  end
end;


function Find ( aBuffer : PChar ; const aCount , aStart , aEnd : Integer
                ) : Integer;
                // find something in the current file and return the
position, -1 if not found   const IgnoreCase , SearchText : Boolean
var
 //  pCR : TCursor;
   pChAct : Char;
   pCMem , pCFind , pCHit , pEnd : Integer;
begin
     Result := -1;
     pEnd := aEnd;
  
     if aCount < 1
     then
         Exit;

     if aStart + aCount > (pEnd+1)
     then
         Exit; // will never be found, if search-part is smaller than
searched data
     try

        pCMem := aStart;
        PCFind := 0;
        pCHit := pCMem+1;

        repeat

              if pCMem > pEnd
              then
                  Exit;

              CheckInternalBuffer ( pCMem );
              PChAct := Char(fIntBuffer [ pCMem - fIntBufferPos]);

              if ( PChAct = aBuffer[PCFind] )
              then begin
                   if PCFind = (aCount-1)
                   then begin
                        Result := PCMem-aCount+1;
                        Exit;
                   end
                   else begin
                        if PCFind = 0
                        then
                            PCHit := PCMem+1;
                        Inc ( PCMem );
                        Inc ( PCFind );
                   end;
              end
              else begin
                   PCMem := PCHit;
                   PCFind := 0;
                   PCHit := PCMem+1;
              end;
        until False;


     finally
     //       Cursor := pCR;
     end;

end;
function TForm1.check2(filename:string):boolean;

const
     cHexChars = '0123456789ABCDEF';
var    h,n,x,
  findlen,FindPos,mypos : longint;
       up , findstr:string;
   pSTR : String;
   pCT,pCT1: integer;             
   begin
   result:=false;
findstr,mypos给值:
    mypos:=mypoint;
    
   pSTR := '';
   pCT1 := Length ( findstr ) div 2;
   for pCT := 0 to (Length ( findstr ) div 2) -1
 
   pStr := pStr + Char ( (Pos ( findstr[pCt*2+1] , cHexChars ) -1) * 16 +
(Pos ( findstr[pCt*2+2] , cHexChars ) -1));

    GetMem ( FindBuf , pCT1 );
     try
  
        FindLen := pCT1;

        Move ( pStr[1] , FindBuf^, pCt1 );
    
        FindPos :=Find (findstr, FindBuf , FindLen ,mypos, mypos+findlen-1)
 ;
     
     if FindPos = -1
  then exit

      else
    
  begin 

 // do something!
            result:=true;
                exit;
 
     


         end;
     finally
     end;
    end;

支持多段定义的代码省略,无非也就是找到后再继续咯。
支持?忽略部分字节的代码省略,无非改改函数。
代码很乱,确实,本人一向不大喜欢排整齐,不然怎么出BUG(搞笑)

此代码是从十六进制编辑器代码中分离的,由于原控件是为使用者编辑文件而作,所以默认是将文件拷到WINDOWS临时文件夹,再修改那个
拷贝的文件,避免用户误操作。所以使用任何控件,还是得仔细检查源代码意图,必要时修改之,不然对使用者是不利的。

关于国产杀软,江民不知错就改,剔除可查2000种病毒的某安全软件病毒码,就不能认为有度量;
瑞星:如能提升国际病毒猎杀力,多多关注国外动向,还是有希望的;
金山:不要免费赠送用户不需要的东西,未来会更好。
国外杀软猎杀病毒能力:KAV>MCAFEE>NOD32 未知病毒猎杀力则相反。

最后一点小小要求,望国人少使用国外多引擎检测,使得国产杀软的底气再足点吧。

关于本文作者:jike,the2avpro(pclxav)创建者,该软件正运行着第二代特征码引擎,第三代浮动特征码引擎能不能出来尚是未知数

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
【图像处理】基于MATLAB的短时傅里叶变换和小波变换及图像处理(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于MATLAB实现的短时傅里叶变换和小波变换在图像处理中的应用,涵盖信号与图像处理的核心技术方法。文档重点展示了如何利用这两种时频分析工具进行图像特征提取、去噪、压缩与增强等操作,并配有完整的Matlab代码实现,帮助读者深入理解其原理与实际应用流程。此外,文档还涉及多种图像处理技术如分割、融合、增强及压缩感知等内容,构成一个较为完整的图像处理技术体系。; 适合人群:具备一定信号处理或图像处理基础知识,熟悉MATLAB编程的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事电子信息、计算机视觉、遥感图像分析等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习短时傅里叶变换与小波变换的基本原理及其在图像处理中的具体应用;②掌握MATLAB环境下实现图像去噪、压缩、增强等任务的技术方法;③为科研项目或课程设计提供可复用的代码基础和技术参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,边运行代码边理解算法细节,同时可拓展至其他信号处理应用场景以加深理解。注意区分短时傅里叶变换与小波变换的适用范围,前者适合平稳信号分析,后者更适合非平稳与多尺度特征提取。
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“状态估计”主题,重点研究基于多种卡尔曼滤波方法(如KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF)的数据融合技术,并提供完整的Matlab代码实现。内容涵盖线性与非线性系统的状态估计原理、各类滤波算法的对比分析及其在目标跟踪、传感器融合等场景中的应用。文档还展示了蒙特卡洛模拟验证算法性能的过程,突出不同滤波器在精度、稳定性和计算复杂度方面的表现差异,帮助读者深入理解状态估计的核心机制和技术实现。; 适合人群:具备一定信号处理和控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事自动化、导航、 robotics 或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握卡尔曼滤波系列算法的基本原理与适用范围;②学习如何在实际系统中实现多源数据融合与状态估计;③通过代码复现实验对比不同滤波方法的性能,服务于科研仿真、算法优化或项目开发需求。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段调试运行,重点关注各滤波器的建模过程与参数设置,辅以理论推导加深理解。同时可扩展应用于目标跟踪、惯性导航、SLAM等具体场景,提升实践能力。
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