3. 使用过javascript,Python,PHP:经历过其代码和类型在运行时的自由性
11月19日,在软件绿色联盟开发者大会开源与跨平台开发分论坛上,史宁宁发表了主题为《拥抱方舟开源编译器:Maple IR 分析及 Toy Runtime 介绍》的演讲,基于方舟编译器已经开源的代码和文档,对方舟编译器的IR的设计以及具体实现做介绍和分析,并将其设计与LLVM、Open64做简要的横向对比。同时,对基于方舟编译器IR的Phase体系做分析,展示其针对IR的转换和优化。除此以外,还对Toy runtime的基本情况进行介绍。本文内容主要有五个部分:
移动应用代码安全非常重要,代码逆向会导致代码逻辑被获取,进一步导致控制流被hook,安全防线被破,给APP安全带来巨大风险,因此开发者一般都会进行代码混淆保护。本文主要介绍了代码混淆的原理、方法、以及常见代码混淆的方式和工具。
最近一直在学习Android加固方面的知识,看了不少论文、技术博客以及一些github上的源代码,下面总结一下混淆方面的技术,也算是给想学习加固的同学做一些科普,在文中讲到的论文、资料以及源码,我都会给出相应的链接,供大家进一步去深入学习。后面我会弄成一个系列的文章,如有一些混淆技术没讲到,还希望大家指点,当做是交流学习。
前面的文章中我们为大家介绍了移动应用安全检测的测试依据、测试方法、和测试内容,本文我们着重分享App安全加固的相关内容。
C++在不断的发展,但每一阶段的C++标准提供的功能都很难完全满足现实需求,于是为了弥补标准的不足或者扩增特性应用场景所需的特性,各大C++编译器厂商多多少少在标准之外都增加了不少有用的扩展功能。这些扩展功能并不在C++的标准中,但是却经常被使用。有时候,C++标准委员会也会考虑这些标准之外的扩增特性,将其纳入标准之中。
腾讯安全科恩实验室《Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection》论文入选人工智能领域顶级学术会议AAAI-20。研究核心是利用AI算法解决大规模二进制程序函数相似性分析的问题,本文将深入对该论文进行解读,点击链接获取完整论文。
程序员的一生中,错误几乎每天都在发生。在过去的一个时期, 错误要么对程序(可能还有机器)是致命的,要么产生一大堆无意义的输出,无法被其他计算机或程序识别,连程序员自己也可能搞不懂它的意义。一旦出现错误,程序就会终止执行,直到错误被修正,程序重新执行。所以,人们需要一个”柔和”的处理错误的方法,而不是终止程序。同时,程序本身也在不断发展,并不是每个错误都是致命的,即使错误发生,编译器或是在执行中的程序也可以提供更多更有用的诊断信息,帮助程序员尽快解决问题。然而,错误毕竟是错误,一般都是停止编译或执行后才能去
代码审计是每个安全研究员都应该掌握的技能。但是网上对于代码审计的介绍文章却比较匮乏。因此本文一方面作为 The Art of Software Security Assessment 一书的阅读笔记,另一方面也结合自己日常工作的经验总结,希望能对国内的安全研究员有个抛砖引玉的帮助。
Verse 是 Epic 开发的新编程语言,由 Haskell 圈的大佬 SPJ 主导开发。
java作为解释型的语言,其高度抽象的特性意味其很容易被反编译,容易被反编译,自然有防止反编译措施存在。今天就拜读了一篇相关的文章,受益匪浅,知彼知己嘛!!
Java 作为解释型的语言,其高度抽象的特性意味其很容易被反编译,容易被反编译,自然有防止反编译措施存在。今天就拜读了一篇相关的文章,受益匪浅,知彼知己嘛!!之所以会对 Java 的反编译感兴趣,那是因为自己在学习的过程中,常常需要借鉴一下别人的成果(你懂的...)。或许反编译别人的代码不怎么道德,这个嘛......废话不多说,正文如下:
java作为解释型的语言,其高度抽象的特性意味其很容易被反编译,容易被反编译,自然有防止反编译措施存在。今天就拜读了一篇相关的文章,受益匪浅,知彼知己嘛!!之所以会对java的反编译感兴趣,那是因为自己在学习的过程中,常常需要借鉴一下别人的成果(你懂的...)。或许反编译别人的代码不怎么道德,这个嘛......
LLVM是lowlevel virtual machine的简称,它诞生于2003.10伊利诺伊大学香槟分校,创始人是ChrisLattner,它是一个完整的编译器框架,它兼容大部分主流开发语言例如:C, C++, Objective-C等等,它也兼容大部分主流的平台:x86, x86-64, PowerPC, PowerPC-64,ARM,Thumb等等。
数据流分析分为过程内的数据流分析与过程间的数据流分析。前者是对一个方法体内的数据流分析,主要是基于CFG分析,不涉及方法调用;后者是基于不同方法间的数据流分析,主要是基于ICFG+CG分析,会涉及方法调用。
文章目录 术语 什么时候用torch.jit.trace(结论:首选) 优点 什么时候用torch.jit.script(结论:必要时) 错误举例 动态控制 输入和输出有丰富类型的模型需要格外注意 QA 解决错误的方法 术语 Tochscript:狭义概念导出图形的表示/格式;广义概念为导出模型的方法; (Torch)Scriptable:可以用torch.jit.script导出模型 Traceable:可以用torch.jit.trace导出模型 什么时候用torch.jit.trace(结论:首选)
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
导语 | 本文尝试在系统级的编译软件层面,挖掘云应用的性能提升空间。以C/C++应用的反馈优化技术为例,介绍业务和编译技术深度整合后产生的收益和价值,希望给相关业务的探索提供参考。 一、现代云应用特征 云应用特征梳理是一个非常庞大的系统工程,只有云厂商才有机会做全局剖析。一些特征沉淀成专用芯片或专用指令,比如AI芯片和新一代ARM64 CPU中的Matrix乘累加指令,或者一些RISC-V中的Protobuf加速尝试,一些特征驱动系统级的OS/编译软件优化获得普适收益。本次我们主要以典型C/C++应用展开分
6.1 malloc()与free ()是C语言的标准库函数,new/delete是C++的运算符,所以new/delete不 需要头文件进行声明; 6.2 new/delete可以调用构造函数和析构函数;
【GiantPandaCV导语】本文是对MLIR的论文解读以及实践,这里的实践指的是把MLIR的要点在OneFlow Dialect中进行了对应,并解释了每个要点的实现方法以及这些要点的相关性,算是对MLIR学习过程的一个阶段总结。本文分为2大部分,第一部分为1-6节,主要是阅读MLIR论文,第7节是根据OneFlow Dialect解释论文中提到的MLIR基础架构中的要点如Type,Attribute,Operation,Trait,Interfaces,Region,Block等等。本文只是想起到抛砖引玉的效果让更多小伙伴了解MLIR这个编译架构
0.概述 前面介绍了语言的演进以及一些基础概念后,从本篇开始进入了语言的核心问题中。这一篇讨论的是语言计算模型(大致可以用控制流来表述),大致如下7种: 顺序执行:最基本的流程控制,按部就班的一条一条按顺序执行; 选择:根据运行时的某些条件来决定执行那些,如if else等; 迭代:反复(或特定次数)的执行一段代码,如for循环; 过程抽象:把一段代码抽象成一个简单的过程单元,用来完成某项特定的代码逻辑(后续第5篇博客子程序和控制抽象讨论); 递归:一个表达式直接或者间接的调用自身; 并发:两个或更多程序片
Fottify全名叫Fortify Source Code Analysis Suite,它是目前在全球使用最为广泛的软件源代码安全扫描,分析和软件安全风险管理软件,该软件多次荣获全球著名的软件安全大奖,包括InforWord, Jolt,SC Magazine,目前众多世界级的软件开发企业都在使用该软件方案在他们的开发团队中加速查找软件安全漏洞的效率,监视和
作者:watsonliu,腾讯 WXG 应用开发工程师 「什么是协程?」几乎是现在面试的必考题。一方面,Donald E. Knuth 说「子过程是协程的一种特殊表现形式」;另一方面,由于 coroutine 的中文翻译「协程」中包含有「程」字,因此一般会拿来与「进程」、「线程」进行比较,称为「轻量级线程」。 第一部分介绍协程的历史; 第二部分主要是介绍函数调用和协作式多任务处理,虽然其他介绍协程的文章中也都讲解了函数调用,在本文中,我在构思如何进行分享时,特意使用汇编来实现函数调用 (汇编实现 main
常见的回答是数据与函数的组合,我在很久以前写过对象的理解,对象的本质与延迟绑定,该文显然只描述了对象的结构是什么,但是却没有对面向对象设计做深入了解学习。
随着业务的迅速发展,业务代码逻辑的复杂度增加。QA 测试的质量对于产品上线后的稳定性更加重要。一般 QA 测试的工作流程分为两大项:自动化测试和人工测试。这两种测试后都需要得到代码覆盖率。自动化测试的覆盖率,在双端都有比较成熟的方案。
控制流完整性 (Control-Flow Integrity) 是一种针对控制流劫持攻击的防御方法。控制流的转移是以跳转指令为基础的,因此在这一节先介绍跳转指令的相关知识。
目录 前端js常见混淆加密保护方式 eval方法等字符串参数 emscripten WebAssembly js混淆实现 JSFuck AAEncode JJEncode 代码压缩 变量名混淆 字符串混淆 自我保护,比如卡死浏览器 控制流平坦化 僵尸代码注入 对象键名替换 禁用控制台输出 调试保护,比如无限Debug,定时Debug 域名锁定 前端js常见混淆加密保护方式 代码压缩:去除空格、换行等 代码加密:eval、emscripten、WebAssembly等 代码混淆:变量混淆、常
目前存在的 C/C++插桩工具,基本上都有各种使用上的局限,比如流行的 gmock,只能对 C++的虚函数进行插桩替换,针对非虚函数,则需要先对被测代码进行改造;同时对于系统接口,C 风格的第三方库代码,也无能为力。
作者:mannywang,腾讯安全平台后台开发 研发效能是一个涉及面很广的话题,它涵盖了软件交付的整个生命周期,涉及产品、架构、开发、测试、运维,每个环节都可能影响顺畅、高质量地持续有效交付。在腾讯安全平台部实际研发与测试工作中我们发现,代码插桩隔离是单元测试工作中的一个强需求,然而业界现有 C/C++插桩工具由于使用上的局限性,运行效率和体验仍有很大改善空间。本文介绍了团队基于研效优化实践而自研的动态插桩工具,旨在实现单元测试的轻量化运行,提高代码覆盖率,从而助力研发团队的效能提升。 问题&思路 目
作为开发人员,换开发语言其实是一件需要很高成本的事,本文主要讲讲我是怎么从C语言转投D语言的。
静态分析工具是指在不运行程序的情况下,通过对程序文件进行源代码分析,从而对程序的安全性、可靠性、性能等进行分析的工具。它可以识别出程序文件中的漏洞,但只能识别出程序文件中的静态漏洞,不能识别出程序在运行中可能出现的动态漏洞。比如apktool、androidkiller、jeb,GDA、smali、jadx等
从汇编到系统语言 C 到 java python js 等高级语言,从单片机版应用到运行在操作系统之上的应用,这些知识都是通用的。开发人员可以根据自己的需求和目标选择合适的知识来学习。
码农都懂的一句话:C 语言无所不能,什么都能搞。把 C 学好,上手其他语言也会事半功倍。因为热爱 C 语言,所以才有了以下这篇文——
自从人类发明了工具开始,人类就在不断为探索如何更方便快捷的做任何事情,在科技发展的过程中,人类不断地试错,不断地思考,于是才有了现代伟大的科技时代。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。
面向对象编程(OOPs)是一种在程序中实现**对象概念的编程范式。它旨在通过在编程中实现继承、抽象、多态等现实世界中的实体,为现实世界中的问题提供更简便的解决方案。OOPs概念被广泛应用于Java、Python、C++等多种流行语言中。
由于时间原因,不能像讲课一样给大家一一列出所有的要点,故在此篇博客中,仅记录一些个人之前忽略的点和常见易错点,将不展开全面介绍,各位读者可以当做闲暇阅读,查漏补缺。
如果一个基本快中的指令跳转到另外一个基本快之中(那么这两个基本快就形成了一条边)就形成了控制流图。
自从人类发明了工具开始,人类就在不断为探索如何更方便快捷的做任何事情,在科技发展的过程中,人类不断地试错,不断地思考,于是才有了现代伟大的科技时代。在安全领域里,每个安全研究人员在研究的过程中,也同样的不断地探索着如何能够自动化的解决各个领域的安全问题。其中自动化代码审计就是安全自动化绕不过去的坎。
面向对象编程(OOPs)是一种在程序中实现对象概念的编程范式。它旨在通过在编程中实现继承、抽象、多态等现实世界中的实体,为现实世界中的问题提供更简便的解决方案。OOPs概念被广泛应用于Java、Python、C++等多种流行语言中。
JVM的编译器可以分为三个编译器: 1. 前端编译器:把.java转变为.class的过程。如Sun的Javac、Eclipse JDT中的增量式编译器(ECJ)。 2. JIT编译器:把字节码转变为机器码的过程,如HotSpot VM的C1、C2编译器。 3. AOT编译器:静态提前编译器,直接将*.java文件编译本地机器代码的过程。
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本,带来多项重要更新。非常值得关注的是,飞桨“动态图”能力有了重大升级,不但编程体验极大提升,而且训练性能已媲美“静态图”,部署能力也有全面强化。
鉴于机器学习(ML)对编程语言、编译器和生态系统的众多需求,现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决,而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口,但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时,机器学习模型基本上是可微分算法的思想(通常称为可微分编程)已经流行起来。
1、CLR首次加载代码造成的性能损失 四、CLR执行程序集中代码介绍了CLR在首次执行一个类的时,会初始化一个内部结构,然后当目标方法被首次调用时,JITComplier函数(JIT编译器)会验证IL代码并将IL代码编译成本地CPU指令并存储到动态内存中,这意味着一旦应用程序终止,编译好的代码也会被丢弃,所以,当再次运行应用程序,或者同时启动应用程序的两个实例(使用两个不同的操作系统的进程),JIT编译器必须再次将IL编译成本机指令.对于某些应用程序,这可能会增加内存的负担. 相比之下,本机(n
都会想这是什么??大多老师都会让说:你们先记着这是固定的,以后会懂(结果到了期末考完也什么都没说)
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习(ML)生态系统”以来,该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
最初do ... while的出现,更多的是作为循环控制流的一种语法糖。因为不论是while 还是 for循环,都是要先判断是否满足进入循环体的条件的。满足条件之后才能进入循环去执行循环体内的操作。
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