sandoxie获取系统服务调用地址

本文详细介绍了sandoxie如何获取系统服务调用地址,包括通过Driver_FindMissingService获取如ZwCreateToken服务的过程。首先获取系统调用号,接着在系统调用中获取NT服务地址,最后得到Zw服务地址。主要涉及三个关键函数:Hook_GetServiceIndex、Hook_GetNtServiceInternal和Hook_GetZwServiceInternal。

获取系统服务调用地址

sandoxie通过Driver_FindMissingService获取系统服务调用地址,例如获取ZwCreateToken 服务调用。

ZwCreateToken = (P_NtCreateToken) Driver_FindMissingService("ZwCreateToken", 13);
 

Driver_FindMissingService首先获取系统调用号
svc_num = Hook_GetServiceIndex(DllProc, SkipIndexes);
然后在系统调用中获取nt函数地址
svc_addr = Hook_GetNtServiceInternal(svc_num, ParamCount);
虽然不使用nt函数地址,但是需要根据nt函数地址是否正确来决定是否获取ZwSerivce的地址
svc_addr = Hook_GetZwServiceInternal(svc_num);

以下分开讲解以上三个函数。


第一、得到系统调用号或索引


_FX LONG Hook_GetServiceIndex(void *DllProc, LONG *SkipIndexes)
该函数再调用Hook_FindSyscall2得到系统调用号或索引.

_FX LONG Hook_FindSyscall2(
    void *addr, int depth, ULONG_PTR *targets, BOOLEAN check_target,
    LONG eax, LONG *skip);



    if (check_target) {  //  这个check_target的目的是记录每一次jmp,call的地址是否已经分析过,如果已经分析过则表明该函数已经分析且没有得到数据,而这次又进入该函数进行分析,则直接返回失败。

        for (i = 0; i < (ULONG)targets[0]; ++i)
            if (targets[i] == (ULONG_PTR)addr)
                return -1;
        ++i;
        if (i > (PAGE_SIZE * NUM_TARGET_PAGES / sizeof(ULONG_PTR) - 8))
            return -1;
        targets[i] = (ULONG_PTR)addr;
        targets[0] = (ULONG)i;
    }
    //从函数开头开始分析,直到找到INST_SYSCALL指令,或者找到jmp,call等则递归调用Hook_FindSyscall2
    for (count = 0; count < 1024; ++count) {

        BOOLEAN ok = Hook_Analyze(addr, TRUE, is64, &inst);
        // DbgPrint("%04d  At Address %p Ok=%d inst=%02X%02X inst.kind=%d parm=%p\n", depth, addr, ok, inst.op1, inst.op2, inst.kind, (void *)inst.parm);
     

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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