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全能型反汇编引擎 – Capstone-Engine

Capstone是一个轻量级的多平台多架构支持的反汇编框架。支持包括ARM,ARM64,MIPS和x86/x64平台。 今天1.0版本正式向公众开放下载,可以在http://www.capstone-engine.org/download.html获取到最新的代码或者新的二进制包。 目前Capstone提供了如Python/Go/C#/Java等语言的支持,有较好的可扩展性。 反汇编效果如下图(分别是x64,mips和ARM的反汇编结果): ? capstone目前已被应用于以下产品: Camal:Coseinc恶意软件自动分析 Radare:逆向工程框架 Pyew:Python恶意静态分析工具 如果发现引擎中有bug,欢迎提供或反馈至项目。

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Mac OSX(Mac OS10.11) 安装 pwntools 失败的最新解决方案

Capstone 是一个轻量级的多平台多架构支持的反汇编框架。支持包括 ARM,ARM64,MIPS 和 x86/x64 平台。 最终的解决方案如下: capstone==3.0.5 still tries to build for both i386 and x86_64, this is already fixed on master Makefile, there are two possibilities: Turn off MACOS_UNIVERSAL: $ MACOS_UNIVERSAL=no pip install capstone #egg=capstone&subdirectory=bindings/python" Make sure you use quotes in the last command or escape the Once capstone is installed, you will have to deal with unicorn in the same manner and finally should

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    各种开源汇编、反汇编引擎的非专业比较

    Capstone capstone可以说是所有反汇编引擎中集大成者,对于它我要多费点口水,因为我对他是又爱又恨。 capstone是基于LLVM框架中的MC组件部分移植过来,所以LLVM支持的CPU构架,capstone也都支持。    由于capstone是从LLVM移植过来,capstone是C语言的项目,而LLVM是C++项目,所以在移植过程中做了很多适配工作,显得很臃肿。    Capstone的解码过程如此复杂,自然会对性能造成影响,我做过一个不太严格的性能测试,Capstone的性能消耗时间大概是udis86的5、6倍(顺便吹一下,这里我给Capstone提交了一个小小的Pull , 需要做一些Hack,也让它不生成汇编文本,那么Capstone的消耗时间大概是udis86的2倍多,由此可见Capstone的文本操作又比udis86慢更多。

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    iOS AppStore Search optimize【 ASO项目使用的技术】之设备信息的修改

    直接使用sysctlbyname进行获取的设备信息此时就要直接 MSHookFunction(&sysctlbyname, &new_sysctlbyname, &old_sysctlbyname)使用capstone Fortunately, we have Capstone Engine, which is a powerful disassembler based on LLVM’s MC to save the MGCopyAnswer"); 2.1 capstoneHook64 if (insn[j].id == ARM64_INS_BL){ #import <substrate.h> #import "capstone.h

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    顶石项目课程的说明的发展:来自教师和学生的观点(CS)

    Development of Rubrics for Capstone Project Courses: Perspectives from Teachers and Students Rex P. Bringula This study attempted to develop fair, relevant, and content-valid assessment tools for capstone

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    Sickle:推荐一款优质ShellCode开发工具

    Linux安装 Sickle是由Python3编写的,并且具有完整的功能,我建议直接安装capstoneCapstone的安装非常简单: apt-get install python3-pip pip3 install capstone 如果你不在NASM中编译你的shellcode,我已经添加了一个“objdump2shellcode

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    Fhex:一款功能强大的全平台十六进制编辑器

    该项目基于qhexedit2、capstone和keystone引擎开发,并且仍处于积极开发中,之后还会在新版本中添加更多的功能。 重新加载当前文件[F5]; 16、对比两个不同文件的字节信息; 17、浏览二进制图表数据[F1]; 18、十六进制转换[F2]; 19、十六进制字符串转义[F3]; 20、模式匹配引擎支持; 21、基于Capstone

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    centos编译qemu

    git.qemu-project.org/qemu.git cd qemu git submodule update --init ui/keycodemapdb git submodule update --init capstone

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    资源《机器学习基础:案例研究》by 华盛顿大学

    不同于其他大佬们的更偏理论、算法原理、数学推导等的机器学习课程,本门课程以诸多案例的方式来介绍机器学习的一些知识,课程开始就会介绍到最后的终极任务(the Capstone Project)是实现基于图片和文本 演示的视频参见第一周课程里的:04_the-capstone-and-an-example-intelligent-application.avi ?

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    使用 Unicorn 模拟器运行具有不同 CPU 架构的代码

    使用以下命令安装所有依赖项pip: mbp:~ python3 -m venv .venv/ && source .venv/bin/activate (.venv) mbp:~ pip install unicorn capstone hexdump Capstone 是一个多架构的反汇编框架。 env python3 from hexdump import hexdump from unicorn import * from unicorn.arm64_const import * from capstone *_ARCH_ARM64使用架构和UC_MODE_ARM模式初始化 Unicorn 和 Capstone 引擎。 创建我们的三个内存段:主二进制文件、堆和具有相应大小的堆栈。 我们的钩子函数,它使用 Capstone 反汇编代码,它也检查我们是否到达了一条ret指令。到那时我们可能会停止仿真,如果我们对单个函数的仿真感兴趣,这会很有帮助。

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    利用Shellsploit给软件注入后门

    克隆项目 git clone https://github.com/vasco2016/shellsploit-framework 安装依赖 root$ sudo pip install capstone

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    【深度学习】自动驾驶汽车:实现实时交通信号灯检测和分类

    如果你对技术细节感兴趣,可以查看代码https://github.com/nhiddink/SDCND_Capstone_TEC 双转移学习 由于可用的数据量有限,我们严重依赖转移学习。 深度学习代码:https://github.com/swirlingsand/deeper-traffic-lights 自动驾驶汽车代码:https://github.com/nhiddink/SDCND_Capstone_TEC

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    黑人小哥四个月速成全栈机器学习全程解密

    中级 更多本地研讨会(DeepLearning:TensorFlow和Kubernetes)- https://medium.com/@deeplearni.ng 第4个月 深度学习,第2部分(开始) Capstone tracks/data-scientist-with-python 吴恩达的机器学习(Coursera)- https://www.coursera.org/learn/machine-learning Capstone 最后一件帮助我完成学习目标的事,是Capstone的端到端深度学习项目。数据科学或机器/深度学习不仅仅是关于理论,算法,研究和出版论文!对于我来说,我一直想要构建产品,做一个实践者,做一些事情。 在我的Capstone项目中,我将定义一个问题、潜在的解决方案、源数据、构建和测试模型、生成模型、实现API、UI前端并部署到“生产”上。

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    四个月速成全栈机器学习?这位黑人小哥三个半月就开始找工作了

    更多本地研讨会(DeepLearning:TensorFlow和Kubernetes)- https://medium.com/@deeplearni.ng 第4个月 深度学习,第2部分(开始) Capstone tracks/data-scientist-with-python 吴恩达的机器学习(Coursera)- https://www.coursera.org/learn/machine-learning Capstone 最后一件帮助我完成学习目标的事,是Capstone的端到端深度学习项目。数据科学或机器/深度学习不仅仅是关于理论,算法,研究和出版论文!对于我来说,我一直想要构建产品,做一个实践者,做一些事情。 在我的Capstone项目中,我将定义一个问题、潜在的解决方案、源数据、构建和测试模型、生成模型、实现API、UI前端并部署到“生产”上。

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    《自然》《科学》预告2022科学大事件:重启引力波探测器,发布百亿亿级超算,还要多去月球串串门

    下图为飞行器按编号行进的航线图: △图注:Artemis I深空探索系统航线图 另外,在2022年3月,NASA还有一个名为CAPSTONE的轨道飞行器也将进行实验,为第一个绕月轨道空间站Gateway △图注:CAPSTONE 不仅仅是美国,其他国家也纷纷开展了自己的月球计划: 印度准备进行第三次月球任务:Chandrayaan-3。在这项任务中着陆器会携带自己的月球车,旨在实现月球软着陆。

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    一系列用于Fuzzing学习的资源汇总

    使用afl的persistent模式给capstone做模糊测试 - @toasted_flakes。 Capstone - Capstone是一个轻量级的多平台,多架构反编译框架。 其它 ltrace - 用来跟踪进程调用库函数的情况。 strace - 跟踪系统调用和信号。

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    教你用机器学习匹配导师 !(附代码)

    介绍 在顶点课程中我们组被分配到一个非营利机构,这个机构帮助青年学生和科技领域中的专业人士建立联系,目的在于提升在校学生对科技产业的参与度(译者注:顶点课程capstone project是美国大学高年级学生的环节 原文标题:Mentor Matching using Machine Learning 原文链接: https://nycdatascience.com/blog/student-works/capstone

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    Kaggle Grandmaster 专访:不要被太多资源分心,最好的学习方法是坚持完成项目

    Shivam 是一名来自印度的计算机科学毕业生,他随后于 2019 年在新加坡国立大学获得商业分析硕士学位,并在那里获得了杰出的 Capstone 项目奖。 Shivam 获得了新加坡国立大学颁发的杰出 Capstone 项目奖,因为他创建了一个使用非结构化数据和深度学习的中小企业替代信贷评分平台。 另一个有价值的建议是始终从端到端的角度思考。

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