66、加密与软件保护技术分析

加密与软件保护技术分析

1. MS - DOS 软件中的加密狗应用

在早期的 MS - DOS 时代,有一款 1995 年开发的软件,其开发公司早已消失。在 DOS 扩展器出现之前,MS - DOS 软件大多依赖 16 位的 8086 或 80286 CPU,代码也都是 16 位的。与现代代码不同,16 位代码的寄存器是 16 位的,可用指令也较少。

MS - DOS 环境没有系统驱动,程序可以通过端口直接与硬件交互,因此可以看到 OUT/IN 指令,而在现代操作系统的用户模式下,是无法直接访问端口的。

1.1 加密狗访问端口的代码分析

以一个 Sentinel Pro “哈希”加密狗为例,其通过端口进行访问的代码如下:

seg030:0034
out_port proc far ; CODE XREF: sent_pro+22p
seg030:0034
; sent_pro+2Ap ...
seg030:0034
seg030:0034
arg_0 = byte ptr 6
seg030:0034
seg030:0034 55
push bp
seg030:0035 8B EC
mov bp, sp
seg030:0037 8B 16 7E E7
mov dx, _out_port ; 0x378
seg030:003B 8A 46 06
mov al, [bp+arg_0]
seg030:003E EE
out dx, al
seg030:003F 5D
pop bp
seg030:0040 CB
retf
seg030:0040
out_port endp
</
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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