用SOFTICE破解WINZIP的过程

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Win32程序调试利器：SoftIce V4.32 SoftIce，作为软件行业中的资深动态调试器之一，自20世纪90年代初期问世以来，一直是软件调试领域的重要工具。从最初的DOS版本，到后来支持Windows和UNIX系统，SoftIce经历了多个版本的迭代与优化。每个版本都带来了新的特性和改进，如更稳定的性能、更丰富的调试选项、以及更好的用户交互体验。随着技术的进步，SoftIce也逐步整合了更强大的符号分析和反汇编技术，为用户提供前所未有的调试能力。调试器与编译器在软件开发的生命周期中扮演着不可或缺的角色。 阅读详情

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破解步骤：

1. 用softice载入windows（通过CTRL+D来检查softice是否已经准备好，按F5退出softice）；

2. 运行 WinZip，选择“help”下的“Enter Registration Code...”；

3. 在“Name:”中 输入：KraneXH（随意），“Registration #:”中输入：12345678（随意）；

4. 用CTRL+D呼出softice，下万能断点：bpx hmemcpy，按F5返回到winzip；

5. 在winzip中选择“OK”，很快程序就被softice拦截下来（因为我们设置了断点bpx hmemcpy，当在winzip中选择“OK”时，winzip会通过hmemcpy这个功能去取我们输入的名字“KraneXH”和注册码“12345678”，softice检测到hmemcpy被调用，于是就中断winzip的运行，停留在winzip中调用hmemcpy的地方）；

6. 用 bd * 暂停刚才设置的断点 bpx hmemcpy （为什么要暂停断点bpx hmemcpy呢？因为我们的目的是要在winzip取名字和注册码的时候中断它的运行，但是 bpx hmemcpy 这个断点并不是针对winzip才有效的，计算机里运行的程序都可能会随时调用它。由于我们在winzip中刚输入名字和注册码后设置断点 bpx hmemcpy ，此时winzip会马上去取我们输入的名字和注册码，所以我们能确保是中断在winzip程序中，通过 bd * 这个命令暂停断点 bpx hmemcpy ，能够防止解密时被其它不相干的程序中断，影响解密的正常进行）；

7. 按F12键9次，返回到winzip的领空（因为刚才softice中断在hmemcpy中，这是windows系统区域，不能更改的，winzip仅仅是调用这个功能而已，所以我们必须要返回到winzip程序中才有用），来到下面的地方：
......
0167:00407F6D　CALL　[USER32!GetDlgItemTextA]
0167:00407F73　PUSH　EDI　　　　　　　　　　　　　←- 程序停留在这里，EDI指向“KraneXH”
0167:00407F74　CALL　0043F89A
0167:00407F79　PUSH　EDI
0167:00407F7A　CALL　0043F8C3
0167:00407F7F　POP　ECX
0167:00407F80　MOV　ESI, 0048CDA4
0167:00407F85　POP　ECX
0167:00407F86　PUSH　0B
0167:00407F88　PUSH　ESI
0167:00407F89　PUSH　00000C81
0167:00407F8E　PUSH　EBX
0167:00407F8F　CALL　[USER32!GetDlgItemTextA]
0167:00407F95　PUSH　ESI　　　　　　　　　　　　　←- ESI指向“12345678”
0167:00407F96　CALL　0043F89A
0167:00407F9B　PUSH　ESI
0167:00407F9C　CALL　0043F8C3
0167:00407FA1　CMP　BYTE PTR [0048CD78],00　　　←- [0048CD78]指向“KraneXH”
0167:00407FA8　POP　ECX
0167:00407FA9　POP　ECX
0167:00407FAA　JZ　00408005
0167:00407FAC　CMP　BYTE PTR [0048CDA4],00　　　←- [0048CDA4]指向“12345678”
0167:00407FB3　JZ　00408005
0167:00407FB5　CALL　00407905
0167:00407FBA　TEST　EAX,EAX
0167:00407FC3　JZ　00408005
......

8. 我们从调用hmemcpy的系统区域中返回到winzip领空时，程序停留在0167:00407F73　PUSH　EDI上，看看它上面的那条指令0167:00407F6D　CALL　[USER32!GetDlgItemTextA]，这个CALL就是取我们输入数据的程序，也就是这个CALL让我们用 bpx hmemcpy 将winzip拦截了下来。既然winzip用这个CALL去取输入的东西，那么调用之后肯定会返回结果的，让我们来看看：用 D EDI ，观察softice的数据区，你会看到EDI指向的内存区域的内容是我们输入的名字“KraneXH”；

9. 从程序中可看出，下面不远的地方还有一个同样的地方调用USER32!GetDlgItemTextA，既0167:00407F8F　CALL　[USER32!GetDlgItemTextA]这一行。按F10键多次，走到这个CALL的下一句停下，既程序停在0167:00407F95　PUSH　ESI这条指令上，用 D ESI ，同样的我们可以看到ESI指向的内存区域的内容是我们输入的注册码“12345678”。现在winzip已经将我们输入的名字和注册码都取到，让我们来看看它下一步要做什么？

10. 继续按F10多次，当程序走到0167:00407FA1　CMP　BYTE PTR [0048CD78],00时停下来，这条指令将内存0048CD78中的数据和00比较，然后根据比较结果判断程序走向。用 D 0048CD78，观察softice的数据区，我们可以看到0048CD78中的数据是“KraneXH”，现在我们知道这条指令的作用是判断我们输入的名字是否为空，如果没有输入任何东西，程序将会跳到00408005去；同样的，按F10走到0407FAC　CMP　BYTE PTR [0048CDA4],00这行停下，然后用 D 0048CDA4，可以看到0048CDA4中的数据是“12345678”。因为我们输入了名字和注册码，所以程序不会跳到 00408005去，程序检查输入的名字和注册码，如果任何一个没有输入（既其值为00），程序都会跳到00408005去，由此我们应该想到00408005很可能就是显示出错的地方，即当程序走到00408005 的时候，表示输入的名字和注册码是错误的；
11. 按F10两次来到下面的那个CALL　00407905（因为程序刚才停在0167:00407FAC　CMP　BYTE PTR [0048CDA4],00上）：
......
0167:00407FB5　CALL　00407905　　　　　　　　　　←- 程序停留在这里
0167:00407FBA　TEST　EAX,EAX
0167:00407FC3　JZ　00408005
......
程序判断输入的名字和注册码是否为空后调用CALL　00407905，这个CALL将结果返回到EAX中，程序根据EAX值判断走向。从程序可以知道，如果EAX的返回值是0，则程序会跳到00408005，就是刚才我们判断是有问题的地方。那么这个CALL倒底藏着什么猫腻呀？现在还不是很清楚，接着按F10两次来到JZ　00408005停下。现在看看softice中的零（即Z）标志位，其值是零，所以程序将会跳到00408005去，我们姑且按F10跳到00408005去看个究竟：
......
0167:00408005　CALL　004082A6　　　　　　　　　　←- 程序停留在这里
0167:0040800A　PUSH　0000028E
0167:0040800F　CALL　0043F5ED
0167:00408014　PUSH　EAX
0167:00408015　PUSH　EBX
0167:00408016　PUSH　3D
0167:00408018　CALL　00430025　　　　　　　　　　←- 出现错误框
0167:0040801D　ADD　ESP,10
0167:00408020　INC　D Word PTR [00487AF8]
0167:00408026　CMP　DWORD PTR [00487AF8],03　　 ←- 判断错误次数是否到了3次？
0167:0040802D　JNZ　0040812C
0167:00408033　PUSH　00
0167:00408035　PUSH　EBX
0167:00408036　CALL　[USER32!EndDialog]
0167:0040803C　JMP　0040812C
......

12. 一直按F10走过0167:00408018　CALL　00430025，这是程序蹦出一个窗口，警告：Incomplete or incorrect information（不完整或不正确的信息），程序走到这里就已经很明朗了：如果程序在前面的时候跳到00408005来，就表示输入的名字和注册码是错误的，所以刚才的那个0167:00407FB5　CALL　00407905一定是比较输入的注册码是否正确的地方，也就是里面肯定有将我们输入的注册码和正确的注册码相比较的地方，所以我们要进入CALL　00430025里去看看。如果继续往CALL　00430025下面的语句看的话，你会看到下面的几句：
0167:00408020　INC　DWORD PTR [00487AF8]
0167:00408026　CMP　DWORD PTR [00487AF8],03
0167:0040802D　JNZ　0040812C
程序先将内存00487AF8处的值加1（其初始值为0，可以在这条语句前用 D 00487AF8 查看），然后比较是否是3，如果不是就跳到0040812C，如果是则执行后面的0167:00408036　CALL　[USER32!EndDialog]，其作用就是关闭对话框，也就是我们输入名字和注册码的窗口。由此我们可以看出此处程序的作用是检查错误输入名字、注册码的错误次数是否已经到了3次，如果到了3次，则关闭对话框，不允许再输入；如果少于3次，可有机会再次输入名字和注册码。

13. 重复前面的步骤1到11，让程序停在0167:00407FB5　CALL　00407905上，然后按F8进入这个CALL里面去：
......
0167:004079D5　PUSH　EBP
0167:004079D6　PUSH　EBP,ESP
0167:004079D8　SUB　ESP,00000208
0167:004079DE　PUSH　EBX
0167:004079DF　PUSH　ESI
0167:004079E0　XOR　ESI,ESI
0167:004079E2　CMP　BYTE PTR [0048CD78],00
0167:004079E9　PUSH　EDI
0167:004079EA　JZ　00407A8A
......

14. 按F10键N次（我也不知道几次，你自己数一数吧^_^），一直来到下面的地方停下：
......
0167:00407A91　LEA　EAX,[EBP-0140]　　　　　←- 程序停留在这里
0167:00407A97　PUSH　EAX
0167:00407A98　PUSH　EDI　　　　　　　　　　←- EDI指向输入的名字“KraneXH”
0167:00407A99　CALL　00407B47　 　　　　　　←- 计算注册码
0167:00407A9E　MOV　ESI,0048CDA4
0167:00407AA3　LEA　EAX,[EBP-0140]
0167:00407AA9　PUSH　ESI　　　　　　　　　　←- ESI指向输入的注册码“12345678”
0167:00407AAA　PUSH　EAX　　　　　　　　　　←- EAX指向正确的注册码“5CFC0875”
0167:00407AAB　CALL　004692D0
0167:00407AB0　ADD　ESP,10
0167:00407AB3　NEG　EAX
0167:00407AB5　SBB　EAX,EAX
0167:00407AB7　INC　EAX
0167:00407AB8　MOV　[00489FDC],EAX
0167:00407ABD　JNZ　00407B27
0167:00407ABF　LEA　EAX,[EBP-0140]
0167:00407AC5　PUSH　EAX
0167:00407AC6　PUSH　EDI　　　　　　　　　　←- EDI指向输入的名字“KraneXH”
0167:00407AC7　CALL　00407BE4　 　　　　　　←- 计算注册码
0167:00407ACC　LEA　EAX,[EBP-0140]
0167:00407AD2　PUSH　ESI　　　　　　　　　　←- ESI指向输入的注册码“12345678”
0167:00407AD3　PUSH　EAX　　　　　　　　　　←- EAX指向正确的注册码“23804216”
0167:00407AD4　CALL　004692D0
0167:00407AD9　ADD　ESP,10
0167:00407ADC　NEG　EAX
0167:00407ADE　SBB　EAX,EAX
0167:00407AE0　INC　EAX
0167:00407AE1　MOV　[00489FDC],EAX
0167:00407AE6　JNZ　00407B27
......

15. 大家一定会问：为什么会在这里停下，而不是其它地方呢？因为我在前面的程序中已经用 D *** 看过了，没有发现什么可疑的呀^_^!

　　按F10走到0167:00407A99　CALL　00407B47处，用 D EAX 和 D EDI 观察其里面是什么？可以看到EDI指向我们输入的名字“KraneXH”，EAX指向的内存区域没有什么特别的数据；紧接着下面的CALL　00407B47 会对“KraneXH”进行一些处理，具体的 我们还不知道，继续往后走；

16. 按F10走到0167:00407AAB　CALL　004692D0这一句，然后用 D ESI 和 D EAX 查看内存中的数据，可以看到ESI指向我们输入的注册码“12345678”，而EAX指向另外一串字符“5CFC0875”。不用说，十有八九这就是正确的注册码了，赶紧把它写在纸上吧^_^！继续往下走，我们会在下面的地方紧接着发现另外一个类似程序段，从而得到另外一串码“23804216”；

17. 验证注册码：按F5返回winzip，选择注册，输入名字“KraneXH”和注册码“5CFC0875”或“23804216”。然后你看到了什么？注册 成功的画面出现，直接确认就搞定了，哈哈哈。。。！

18. 现在我们知道CALL　00407B47这条语句的作用是根据我们输入的名字来计算正确的注册码，然后和我们输入的注册码比较，看两者是否相等。处理后事：最后别忘了用CTRL+D呼出softice，然后下命令 BC * 清除所有断点！！！

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Softice 4.05：深入理解与应用 Softice 4.05是一款先进的软件调试工具，为系统分析和故障排除提供强大支持。它包括了对各种编程语言的调试支持，提供全面的硬件和软件层面的监控能力，能够实时查看和修改程序执行过程中的内存、寄存器、I/O操作和其他系统级资源。Softice 的命令行提供了一种快速、灵活的方式来执行各种调试操作。以下是一些最为常用的命令：bpm: 在内存地址上设置硬件数据断点。bp: 在代码上设置软件断点。bl: 列出当前所有的断点。bc: 清除指定的断点。dh。 阅读详情

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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")

Softice使用指南---使用Softice

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数学建模模型总结

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Softice使用指南（异域の蜗牛注：经典的调试工具，几乎能调试所有程序．感谢ddcrack让我看了这么好的文章．分享）

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Softice的界面和操作都比较简单，只要熟悉一些基本的命令之后就可以开始利用它为我们服务了。有一点要提醒大家：Softice在WINDOWS启动之前装入系统中，然后将WINDOWS载入（因为要控制、拦截 WINDOWS的动作），所以它工作于系统的0级（即特权级）。当在WINDOWS下用热键呼出Softice后，它就控制了整个系统，此时任何其它的程序（包括系统时钟）都将处于停止状态。 　　本文

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ShenRui
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