13、Java字节码反编译:问题、陷阱与误区

Java字节码反编译:问题、陷阱与误区

在Java开发中,字节码反编译是一项重要的技术,但同时也面临着诸多问题和挑战。本文将深入探讨Java字节码反编译过程中遇到的各种问题,并介绍一种名为Dava的反编译器如何应对这些挑战。

1. 反编译代码示例及类型问题

以下是一个简单的Java方法 f 的代码示例:

public static void f(short s)
{ 
    Object object;
    boolean flag;
    if (s > 10)
    { 
        Rectangle rectangle = new Rectangle(s, s);
        flag = rectangle.isFat();
        object = rectangle;
    }
    else
    { 
        Circle circle = new Circle(s);
        flag = circle.isFat();
        object = circle;
    }
    if (!flag)
        object.draw();
}

不同的反编译器对这段代码的反编译结果可能会有所不同。例如,Wingdis反编译器会插入一些不必要的类型转换,这是由于不同整数类型带来的困难。在调用方法 f 时,如果使用常量值,必须进行显式的类型转换,如 f((short) 10) ,以避免参数类型( i

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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