day24_jsvmp后两个生成算法

发布时间:2026/10/17 12:01:49

day24_jsvmp后两个生成算法 一、在switch中插桩先看大概日志信息有什么变化“case”,a[F1],“stack”,Y看见array一直递增数组变化【视频35分】我们就知道大概要插桩什么了比如chartCodeAtString.FromChartCodeparseInt等等操作。中间查看了数组里面数字被调换了很多。所以我们后期插桩就务必看到这些相关日志二、开始插桩我们先按照一开始说的操作符先进行插桩如下就是插桩位置整理断点最后打桩出结果看看case65导出日志js中的BLOB对象总结插桩修改———置空再释放断点打印日志第一步是插桩点如下如下是将日志push进去分析日志就是从结果上面看到是有一个码表后面args:63分析63怎么来的这个7从哪里来charAt(60)来然后60又从上面来然后看一下上面的数组怎么来的542看看怎么来发现这个数组就是不断从字符串乱码中不断chartAt的出来得而这个乱码字符串是3位一组。分3组不断提取出来这里又突然说这里做了其他算法得操作 再base64得出结果得前面算法都是重复的不断运算符号然后又不断索引取值现在就研究这个乱码字符串怎么生成得尤其这个小3怎么生成的定位找码表第一次出现的位置上一张图暂时没用。。。因为课上找不到。直接浏览器日志找找到“小3”是与0400b315有关。所以就找这个。图中是这个0400b315取6~8位得到15发现是fromcharcode179得到的“小3”然后就是跟0400b315有关 这个是十六进制取两位得到十进制 b3----21 15-----179测试如下发现这个就是十六进制上面就是0400b315这个每次取两位04十六进制就是4b3和15如下接下来找这个怎么来的有个小a开头的。看到上面有个数组找第一次乱码的地方取数组得 第12位 得到 145141 ‘^’ 145 ‘’ 28 再跟一开始 141 进行异或向上找到数组取147[].forEach((v, k){if (v 147) {console.log(v,k)}}) ------ 173然后前面找不到173还得继续网上找看到了141数组取141得到121。然后数组又取了147然后取余12从数组下标索引取12得到数组的145.然后145和141异或得到28这里就找到两个数组的取值是147和121但是没找着是为什么所以笔记打问号从上面找141。是从538索引得到。但是还要往上找。。。路飞的这里就结束了前面就是讲这个分析逻辑其实视频没讲全但是现总结如下总结是都做了什么操作运算1、看见码表以及左移2右移6左移4右移4就知道是base64算法2、一开始给数组索引追怎么的出来这个数组值3、就是乱码字符串不断定位索引取值得出数据。4、长度和索引又异或或者|、一系列操作取值。5、0040b315是十六进制然后转十进制取值
延伸阅读

更多相关文章

2026/10/17 12:01:49

蓝绿 + 灰度( 容器 )

原生蓝绿:两套完整环境,流量一次性全部切换;风险点:一旦切过去,全部用户都走到新版本,故障爆炸半径是全站。蓝绿 灰度(组合模式):保留蓝、绿两套完整集群,不…

2026/10/15 7:46:41

从单体到微服务:架构演进与SpringCloud全景图

【SpringCloud系列01】从单体到微服务:架构演进与SpringCloud全景图 个人主页:夏天拐跑了西瓜 专栏传送门:《大模型应用开发》、《Spring 生态全家桶体系化实战》 学习方向:Java 后端|AI‑Agent 大模型应用开发爱好者 …

2026/10/16 14:46:29

《随机森林》知识点总结

一、基本定义随机森林是Bagging(自助聚合)框架下的集成监督学习算法,可完成分类、回归任务,结构化/图像、文本等非结构化数据集都适用。核心思路:不依赖单个模型,训练大量决策树(基学习器/弱模型…

2026/10/17 12:00:20

Office2016自定义安装器v3.0实战:组件选择、部署配置与避坑指南

简介:Office2016自定义安装器v3.0免费版是一款面向办公软件用户的安装辅助工具,主要解决Office2016默认安装无法自选磁盘目录、体积庞大易占满C盘导致系统变慢的痛点。它适合希望将Office装到非系统盘、或需要清理旧版Office残留组件的普通用户与运维人员…

2026/10/17 12:00:20

C# 主动推送企业号消息实战:从凭证缓存到告警中枢的完整拆解

简介:这份资源面向使用C#进行企业级应用开发的程序员,聚焦微信企业号主动推送消息这一常见需求,帮助开发者快速掌握通过API向员工或客户高效发送消息的实现方式。压缩包共40个文件,约35KB,以22个cs源码文件为核心&…

2026/10/17 12:00:20

Warm-up与Cosine学习率:训练稳定性的底层机制解析

1. 为什么Warm-up和Cosine衰减不是“高级技巧”,而是训练稳定性的底层开关刚接触深度学习时,我总以为调学习率是最后一步——模型搭好了,数据准备好了,损失曲线跑起来了,才慢悠悠打开lr_scheduler.py改几个数字。直到某…

2026/10/17 12:00:20

Anchor-based 与 Anchor-free 目标检测路线:原理、实战对比与选型指南

做目标检测的人,迟早都会撞上“Anchor-based 与 Anchor-free”这个话题。无论是读论文还是调模型,这两条技术路线的选择几乎决定了你整个项目的基线效果。我最早接触检测时,用的还是Faster R-CNN和YOLOv3那一套,那时候“先验框”这…

2026/10/17 12:00:20

大数据环境下的财政预算执行审计:数据采集与关联分析实战方法

简介:大数据环境下财政预算执行审计与数据采集分析方法课件,主要面向审计机关工作人员、财政管理及数据分析学习者。课件系统梳理财税改革、新常态、五个发展观、八项规定与审计全覆盖等新政策背景,明确预算执行审计的法定性、经常性与宏观性…

2026/10/17 11:55:20

投机解码调优实录:27B大模型从14到159 tok/s

开年前后一直在折腾本地大模型部署,这次要跑的是 Qwen3.8-27B 这个 27B 级别的模型。先说结论:我最终把本地推理速度从最初的 14 tok/s 提到了 159 tok/s,靠的不是换显卡,而是把投机解码(Speculative Decoding&#xf…

2026/10/16 5:33:43

Python调用Gemini Structured Outputs实现工单路由门禁

客服工单最怕的不是模型“答错一句话”,而是它给出一段看起来合理的说明,程序却从中猜错优先级。通俗做法是:要求模型只交 JSON(JavaScript Object Notation,轻量数据格式),再让代码验证它。Gem…

2026/10/16 4:03:48

Spring Boot超市进销存系统毕设实战:从需求拆解到答辩通关

最近带的一个学生项目组里,有A同学跑来问我:选什么毕设题目最稳妥,既能让评审老师觉得工作量够,又不会在答辩时被问到语无伦次。我第一反应就是推荐基于Spring Boot的超市仓库管理系统——也就是超市进销存系统。这个题目乍一看平…

2026/10/15 13:42:16

Flutter StatefulWidget 生命周期核心解析

很多刚开始接触 Flutter 的朋友,在看完一堆“Hello World”和基础组件之后,大概率都会撞上同一堵墙:StatefulWidget 里那堆 initState、build、dispose 方法,到底什么时候被调用?为什么顺序是那样?在里面到…

2026/10/17 0:04:32

PlanarSLAM:面向曼哈顿世界的点线面联合SLAM系统

简介:本资源是面向机器人视觉与SLAM研究者的C开源RGB-D SLAM系统实现,专为结构化室内场景(如办公室、走廊)设计,通过融合点、线、平面三类几何特征并引入“曼哈顿世界”假设,显著提升位姿跟踪鲁棒性与稠密地…

2026/10/17 0:04:32

TDH Workflow调度实战:从DAG依赖驱动到任务编排与故障排查

1. 从一个调度脚本说起:TDH Workflow到底在解决什么问题第一次接触TDH的Workflow,是在一个数据清洗项目里。当时团队每天要跑几十个ETL任务,任务之间有严格的先后依赖——A表清洗完才能跑B表的关联,B表跑完才能触发C表的聚合。最开…

还想了解更多?直接咨询顾问

免费诊断 + 免费方案 + 透明报价。

全国咨询热线400-8866-253
免费获取方案
☎咨询二维码 ☎ ↑