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红明谷杯2021:Reverse

红明谷杯2021:Reverseg0golang 逆向题 1. flag 长度 : 0x141234call fmt_Fscanfmov rax, [rsp+0A8h]mov rcx, [rax]cmp qword ptr [rax+8], 14h 数据变化 null -> AABBCCDDEEFFGGHHIIJJ 2. Flag 乱序测试输入:AABBCCD

2021-04-15
CTF
Reverse golang

Golang underlying data representaion

Golang underlying data representaion有些沙雕出题人就是喜欢用 go 来恶心人,做个总结 简单记录一下 Golang 各种数据类型的存储形式、参数传递、返回值传递等等 本文的数据均在 64位 环境下得出. 为了方便观察代码,关掉编译优化 123-gcflags "-N -l"go build -o hw.exe -gcflags "-

2021-04-14
PL_Reverse
Reverse golang

SSE Instructions

SSE Instructions记录一些 SSE 指令集最基础的东西,经常容易忘。 一些比较混的概念 SSE、MMX、XMM、SIMD SIMD: Single instruction, multiple data 就是一条指令处理一组数据,描述指令集性质的一个缩写。 SSE 是 SIMD 指令集,支持同时处理多组数据(整数/浮点),属于 SIMD 指令集。 SSE 进一步升级还有SSE2,SS

2021-04-12
Asm
Reverse x86

LLVM Liveness Analysis

基于 llvm 实现活跃变量分析活跃变量分析活跃变量分析是最典型的数据流分析的算法之一,它的作用是确定变量在程序中的活跃性。 变量在某个程序点有两种状态,live 或 dead。对于变量 x 和程序点 p,判断 x 在点 p 上的值是否会在 CFG 中的某条从点 p 出发的路径中使用。如果是,就说 x 在 p 上 live;否则就说x在p上是 dead。 活跃变量分析主要作用 寄存器分配 死代码

2021-04-06
compiler
llvm DataFlow

gslab2021: PC Security

2021腾讯游戏安全 初赛PC题flag:dogod非常好的一道题,短短的一天时间内,已经简单入门 OpenGL 1. vertex shader123456789101112#version 330 corelayout (location = 0) in vec3 aPos;layout (location = 1) in vec2 aTexCoord;out vec2 TexCoord;u

2021-04-05
CTF
Reverse Windows

NN & BP Algorithm

神经网络 & 反向传播算法神经网络基本的表示方法网上有许多资料,我就不再赘述了。对我来说最难的部分是反向传播算法,我花了许多时间去理解反向传播算法。 链式求导反向传播算法就是复合函数链式求导的一个应用,什么是链式求导呢? 以求 $ e=(a+b)*(b+1) $ 的偏导数为例子 根据链式法制, $\frac{\delta e}{\delta a} = \frac{\delta e}

2021-03-29
ml
note ml NN

EasyRunning

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2021-03-16
showcase
android reverse frida tool

o-llvm: Control Flow Flattening

o-llvm 分析: 控制流平坦化源码分析这是本人关于 o-llvm 分析系列文章的第一篇文章,网上已经有很多关于 o-llvm 相关的分析文章了,我写这一系列的文章只是为了督促我仔细分析 o-llvm 的每一个角落,并加深记忆。 o-llvm 与 llvm 什么关系? 这个可能是很多菜鸡搞不清楚的问题,我曾经也搞不清楚,一直以为“混淆” 是 llvm 自带的功能,殊不知,ollvm 只是一个基于

2021-03-15
obfuscator
obfuscator llvm

Decaf codegen based on LLVM

Decaf 编译器代码生成记录一下使用 llvm api 实现 Decaf 编译器 codegen 过程中的代码片段以及一些基础语法结构实现过程。 Int 与 Boolllvm 里面 Bool 类型其实也是一个 Integer,只不过长度为 1bit.例如如下代码可以判断 xxxx 是否为 bool 变量。 12if (xxxx->getType()->isIntegerTy() &a

2021-03-04
compiler
homework llvm

Exercise:Recognize hand-written digits

Multi-class Classifification and Neural Networks这是课程的第三个编程作业,用逻辑回归和神经网络识别手写数字,非常有趣的一个作业。 由于神经网络只学习了模型,并未学习如何训练参数,故这次作业已经提前给了神经网络的参数。 训练集样本如图: 每一张图都是一个手写的数字,每一张图的像素是 20 * 20 ,将每一个像素作为一个特征来训练模型。 数据可视化

2021-02-27
ml
homework
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