性能优化 , 插件化 , 热修复 , 等技术都需要用到 " 字节码插桩 " 相关技术 ;
在 【Android 逆向】函数拦截原理 ( 通过修改 GOT 全局偏移表拦截函数 | 通过在实际被调用的函数中添加跳转代码实现函数拦截 ) 博客中分析到 , " 使用 GOT 表进行函数拦截 " 方法不能保证 100% 成功 , 插桩拦截 可以实现 100% 拦截成功率 ;
说到这里,有必要说一下Java字节码和Dalvik 字节码 java字节码可以参考这篇文章作为了解一文让你明白Java字节码,里面演示了如何将字节码反过来解析出对应的class文件。我自己也按照他的方法解析了一次class文件字节码解析 Dalvik 字节码可以看这篇dex文件字节码解析这篇文章开头还有对应的参考链接,本人按照这两个链接做的 总的来说,dex文件比class文件要复杂得多.一方面是小端排列,另一方面需要寻址.最重要的一点是,class文件的类索引里面所有的信息都是直接排进去的,但是dex文件里面的类都是存的索引,dex文件更为紧凑.也就是意味着,如果需要修改dex文件,那么他的成本会比修改class文件难得多
我们在进行单元测试时,经常需要关注一个覆盖率的指标,许多发布流程甚至要求达到特定的百分比。
Java 程序在 Java 虚拟机执行前 , 需要先将 Java 源码通过 javac 编译成 .class 字节码文件 , 然后才能在虚拟机中运行 ;
作为一个测试人员,保证产品的软件质量是其工作首要目标,为了这个目标,测试人员常常会通过很多手段或工具来加以保证,覆盖率就是其中一环比较重要的环节。
经常有人问这样的问题:“我们在做单元测试,那测试覆盖率要到多少才行?”。答案其实很简答,“作为指标的测试覆盖率都是没有用处的。”
性能问题是导致 App 用户流失的罪魁祸首之一,如果用户在使用我们 App 的时候遇到诸如页面卡顿、响应速度慢、发热严重、流量电量消耗大等问题的时候,很可能就会卸载掉我们的 App。而往往获取用户的成本是高昂的,因此因为性能问题导致用户流失的情况是我们要极力避免的,做不好这一点是我们开发人员的失职。
【Android 插件化】插件化简介 ( 组件化与插件化 ) 【Android 插件化】插件化原理 ( JVM 内存数据 | 类加载流程 ) 【Android 插件化】插件化原理 ( 类加载器 ) 【Android 插件化】“ 插桩式 “ 插件化框架 ( 原理与实现思路 ) 【Android 插件化】“ 插桩式 “ 插件化框架 ( 类加载器创建 | 资源加载 ) 【Android 插件化】“ 插桩式 “ 插件化框架 ( 注入上下文的使用 ) 【Android 插件化】“ 插桩式 “ 插件化框架 ( 获取插件入口 Activity 组件 | 加载插件 Resources 资源 ) 【Android 插件化】“ 插桩式 “ 插件化框架 ( 运行应用 | 代码整理 )
业务提需求,产品定方案,研发做实现,测试验流程。四种角色的相互配合是确保一个需求上线的必备条件。在整个需求的交付质量级别划分中,研发与测试是非常重的一环,如果研发提测的代码质量不高,就会出现不同级别的修BUG、返工甚至重做的风险。
1.javaagent 代理拦截(插桩的入口) 2.javassist 字节码修改工具 (怎么插)
小时候大家应该都玩过一个游戏,游戏很简单,就是找不同,在规定时间内两幅图直接的差异点找到就算赢,越快越好,就像下面这样:
测试覆盖率是对测试完成程度的度量。它通常依据某种覆盖准则来对测试用例执行情况进行衡量,以判断测试执行得是否充分 。 ——出自《 计算机科学技术名词 》第三版
UART:TTL/RS232/RS485,通讯速率 9.6~460.8kbps(默认 9600bps)
代码覆盖率作为一个指导性指标,可以一定程度上反应测试的完备程度,是软件质量度量的一种手段。100%覆盖的代码并不意味着100%无bug的应用,代码覆盖率作为质量目标没有任何意义,而我们应该把它作为一种发现未被测试覆盖的代码的手段。
字节码编程插桩这种技术常与 Javaagent 技术结合用在系统的非入侵监控中,这样就可以替代在方法中进行硬编码操作。比如,你需要监控一个方法,包括;方法信息、执行耗时、出入参数、执行链路以及异常等。那么就非常适合使用这样的技术手段进行处理。
场景是这样的, 这几天给CS系统做一个微信支付的功能, 但是生成的二维码是在前台的电脑上..不可能让用户跑到前台的电脑上去扫描...然后拿出了N年前买的Arduino 做了一个二维码显示器..就可以放在前台的桌子上了.
关于JAVA代码覆盖率工具JaCoCo,作者会通过三篇来介绍,分别为原理篇、实践篇和踩坑篇,先从原理篇开始介绍~ 一、覆盖率定义 作为一个测试人员,保证产品的软件质量是其工作首要目标,为了这个目标,测试人员常常会通过很多手段或工具来加以保证,覆盖率就是其中一环比较重要的环节。 我们通常会将测试覆盖率分为两个部分,即“需求覆盖率”和“代码覆盖率”。 需求覆盖:指的是测试人员对需求的了解程度,根据需求的可测试性来拆分成各个子需求点,来编写相应的测试用例,最终建立一个需求和用例的映射关系,以用例的测试结果来验证
今天推荐一个群友开源的插桩框架 —— Mamba ,想学习 Gradle Plugin 和 ASM 的朋友们可以关注一波。
对游戏整体的压缩却不影响场景,对图片的压缩却不影响品质。最麻烦的是对代码进行压缩,简直是让程序们熬白了头发只为包体再小个几K。
PIN平台允许你通过添加、修改或者变换指令逻辑来在每一个指令基本块的内部插装单独的指令。
IAST有主动式的与被动式的,典型的开源代码分别有OpenRASP与Dongtai IAST,通常认为被动式的优势在于不产生脏数据,不干扰业务方的工作,可部署于测试环境。笔者最近一周弄清楚了dongtai iast的实现,虽然代码没有注释且有点乱,但渐入佳境后就感觉还好,以此文作为对此的学习记录。
可执行与可链接格式 (英语:Executable and Linkable Format,缩写 ELF,此前的写法是 Extensible Linking Format),常被称为 ELF格式,在计算中,是一种用于可执行文件、目标代码、共享库和核心转储(core dump)的标准文件格式。
实际函数 的 函数指针为 unsigned char* pFunc , 拦截函数 的函数指针为 unsigned char* pStub , 在执行 pFunc 函数时 , 无条件跳转到 pStub 函数中 ;
在 【Android 逆向】函数拦截 ( 修改内存页属性 | x86 架构插桩拦截 ) 一、修改内存页属性 基础上 , 先修改内存页属性 , 取得修改内存的权限 ;
以往的埋点方式都是人为进行定义名称和选择性埋点,版本迭代多次后造成埋点数量持续增加。
Eric,携程资深开发工程师,关注应用安全、渗透测试方面的技术和相关开源产品的二次开发。
五年前,香河大厂村,开张大吉。我和弟兄们雄心壮志,坐公交车去面试,谁知道求职不到半个月,每天平均1.3个人挂在八股文造火箭,一年内6个兄弟去了外包。
Baby 不要再哭泣,这一幕多么熟悉~ 在使用 App 时,有些人遇上这弹框应该会是一本正经,而有些人看到了估计一脸懵逼(黑人❓)。当然,这里我们要讨论的不是什么初恋,而是对大多数开发者来说,戏虐你千百遍,回头对它如初恋的卡顿。 曾经有篇杂志说“使用一款应用,犹如谈一场恋爱”,当时我觉得这是一本正经地在胡说八道,你手机装了上百款应用,能说这像谈恋爱?但现在想想,其实并非没有道理,当你喜欢上一款应用,往往是因为它的功能足够吸引你,就像你喜欢他的外表,再然后你体验了一段时间(交往),发现这款确实是你喜欢的
【Android 插件化】插件化简介 ( 组件化与插件化 ) 【Android 插件化】插件化原理 ( JVM 内存数据 | 类加载流程 ) 【Android 插件化】插件化原理 ( 类加载器 )
作者简介 王克礼,去哪儿平台事业部基础架构Java开发工程师,参与开发和维护去哪儿内部中间件,包括配置中心、消息队列、日志收集及链路跟踪系统QTracer等。 随着公司业务的发展,支持业务的程序也会逐步发展;随着业务的复杂化和流量的增加,一般都会通过拆分的方式来分解不同的业务,将流量分摊到更多的机器上,从而支撑更复杂的业务和更大的流量。 这种分布式的系统会带来很多好处,也自然带来了一些问题。分布式意味着需要通过网络来进行调用,比如RPC调用、HTTPAPI调用、消息队列等;同时,不只是内部开发的程序是分布
AutoRegister : https://github.com/luckybilly/AutoRegister
前30年是raid占主流;这几年随着互联网的发展,应用层和raid应用场景基本持平
虽然有内存很棒,但程序和数据依然需要某种方式输入计算机,所以用穿孔纸卡。到1980年代,几乎所有的计算机都有穿孔纸卡读取器。可以吸入一张卡片,把卡片内容写进内存,如果放了一叠卡片,读取器会一个个写进内存。一旦程序和数据写入完毕,电脑会开始执行。
本期的技术解码 为大家带来腾讯云视频插帧技术的详细解析 随着信息科技与互联网技术的高速发展,视频已逐渐成为人们获取信息的重要来源。为了提升人眼的视觉主观感受,各大厂商的视频采集和播放设备的性能也得到了飞速发展。视频的帧率作为视频质量的一个重要指标,对人眼的主观感受也影响良多。但是高帧率的视频对网络传输带宽、传输设备等的要求也随之增高。因此,为了降低成本,实现对低帧率(Low Frame Rate)的视频适时进行帧率增强是目前视频行业研究的热点问题。另外,针对现存低帧率,网络传输丢帧的视频做插帧增
通常情况下,如果我们没有系统内部的调用情况,比如我们这里重点聚焦的Service层的接口性能指标 ,比如 调用次数、Avg执行时间、Min执行时间、Max执行时间、成功次数、失败次数、慢执行次数等等,以及根据监控结果触发某些告警等等 ,上述指标都是没有办法很灵活的采集到的
首先我们熟知HashSet集合中元素存储的特点: 1)不允许元素重复; 2)不会记录元素添加的先后顺序; 3)HashSet中比较两个对象是否相同,要使用equals()方法,不能使用 ==; 4)底层依然使用哈希表(散列)算法,其本质就是数组形式,采用此算法就为提高查询的效率; 5)插入速度也比较快,但适合于少量元素插入操作;一旦所存储元素个数满足(size * loadFoctor > size),哈希表就要扩容,此时操作速度极慢,性能就会降低! 由于HashSet集合中的元
3)HashSet中比较两个对象是否相同,要使用equals()方法,不能使用 ==;
作为国内最大分类信息生活服务平台,58集团旗下各个产品都会投入大量人力进行用户行为的分析,来提升运营效率。但是各个产品对用户行为的分析需求基本是相似的。在这样的背景下,我们自研了WMDA 无埋点用户行为分析平台,并提供对PC、M、APP三端支持,帮助各个业务线更好的挖掘用户真实行为。
一、背景 C/C++开发的应用程序,长久以来存在内存破坏类的安全问题。当攻击者掌握了目标程序的漏洞后,就可以开发漏洞利用程序劫持目标程序的控制流。早期的漏洞利用是采用代码注入的方式,通过在缓冲区置入一段代码(shellcode),然后控制pc寄存器跳入到缓冲执行这段代码。为了阻止此类攻击,后来计算机系统部署了DEP(Data Execution Prevention)机制,通过配置内存页属性,将缓冲区设置成不可执行,起到了很好的防御效果。为了绕过DEP,攻击者探索出了代码重用技术,在目标程序中搜索出一些攻
如何才能完整的捕捉到以上信息呢?那么就需要了解Dubbo内部的调用 1.分解调用过程为多个步骤。2.这些步骤分别是在哪些协作线程上完成的?3.经过了哪些方法?4.经过了哪些过滤器?
云原生为传统监控带来挑战。云原生场景下,企业大规模地部署容器,应用节点呈指数级增长,故障可能发生在任意节点,无法感知与预测的因素越来越多。业界将“可观测性”能力划分为5个层级,其中告警(Alerting)与应用概览(Overview)属于传统监控的概念范畴。腾讯云“应用性能观测”则补齐主动发现的能力。构建简单易用,高性能的全链路监控系统。如何做到简单易用,满足用户拿来即用的需求?构建标准化,完善的探针能力是关键。
在设计IAST时,我们可能会遇到一些困境。这些困难不仅仅来自于技术层面,而且可能来自于架构基础的局限。 IAST的模式 IAST模式可能有很多,如果目前就笔者之前接触过的场景,大致分为以下几种: 代理扫描模式 镜像旁路模式 插桩扫描模式 IAST其实并不算是单一产品,简单来说它是借助多个实体的联动,通过主被动发包,最后进行命中结果判定的安全产品。 代理扫描模式 这种模式的流量一般是定向的,在代理处可以通过数据包打标进行隔离。如果数据包有特征标记,是很难触发引擎的错误判定的。 但是这里的问题在于,代理扫描如果
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