由于有些题是以前做的，代码弄丢了，就不记录了。 blackjack 21点游戏，目标是赢到100w :)正常玩的话很难赢到这么多，所以找漏洞，发现下面的代码存在逻辑问题 当你...
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pawnable.kr [Toddler's Bottle] 部分通关记录 -
32c3 sandboxTags: /proc/self/mem,seccomp,shellcode 前言 做 seccomp 相关题目遇到的一个题目, 利用方式很有意思, 第一次见: 通过 修改 ...
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angr 文档翻译(1-7):分析
分析 angr的目标是使得对二进制程序的分析更加简单。学习至此，angr允许你将分析代码打包为一个通用的格式，以便于应用到任何project的分析中。我们将会在之后的部分中教...
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angr 文档翻译(6):执行引擎(Execution Engines)模拟和指令(Simulation and Instrumentation) 当你用angr进行一次单步执行时，必须有一个东西来切实地将程序执行一步（即一个基本块，下面简称执行...
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angr 文档翻译(5):模拟管理器（Simulation Managers）SM（Simulation Managers）是angr中最重要的控制接口，它使你能够同时控制一组状态(state)的符号执行，应用搜索策略来探索程序的状态空间。现在我们就来...
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angr 文档翻译(4):机器状态——内存，寄存器等angr 文档翻译(4):机器状态——内存，寄存器等 到目前为止，我们只在最基础的层次上使用angr模拟的程序状态（SimState对象）来展示angr操作的核心概念。在这里...
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angr 文档翻译(3):解析器引擎——符号表达式和约束求解angr的强大能力不仅因为它是一个模拟器，还因为它能够使用我们称为“符号变量”的东西参与程序的执行。它可以使用一个符号，也就是一个名字，来代替程序执行中的确切数值。然后，在使...
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angr 文档翻译(1-2):加载一个二进制文件——CLE和angr工程之前，你只看到了angr最原始的加载方法——你加载了/bin/true,之后又以不加载共享库文件的方式加载了一遍。你也看到了proj.loader和它能做的一些事情。现在，我...
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angr 文档翻译（1-1）angr 文档翻译(1-1):简介以及核心概念 什么是Angr？我如何使用它？ angr 是一个支持多处理器架构的二进制分析工具包，它具有对二进制程序执行动态符号化执行(像M...
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Zjdroid 脱Android壳使用Zjdroid动态脱android壳 环境 ：Nexus 5 Andorid6.1 API23 arm 前提：PC端已经部署好java环境、已经正确安装adb root ...
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Android 简单脱壳通过在 dvmDexFileOpenPartial函数入口点下断点，动态dump出完整dex 准备工作 使用avd我用的是轻量级的sdk-tools(被集成在android ...
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使用bochs调试简单的Image
使用bochs模拟器来调试 Deepin15.4.1 安装 bochs-2.6.9 跳坑记录 总体是参照这个教程来的： http://www.jianshu.com/p/db...
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Build up DNS server with BIND记录使用BIND本地搭建DNS服务器的过程和遇到的问题及其解决方案，首先强推一个DNS教程,个人感觉写的很好。 UBUNTU14.04安装配置BIND 有两种安装方法，一种是...
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如何编译新的MBR Image
修改head.s或boot.s之后如何编译出新的Image来调试运行 https://stackoverflow.com/questions/35952853/relocat...
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StanFord 机器学习公开课笔记(5):朴素贝叶斯算法进阶、神经网络、SVM
本讲视频及讲义链接上一讲介绍了朴素贝叶斯算法区分垃圾邮件和非垃圾邮件的过程，在建模过程中，我们选取的特征 的每一维都只有 的取值,因此在对 建立生成模型时，我们使用了用...
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StanFord 机器学习公开课笔记(4):生成学习算法本讲视频及讲义链接 生成学习算法 生成学习算法和判别学习算法的区别 判别学习算法(Discriminative) 我们之前学习过Logistic算法来解决分类问题，回想一下分...
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StanFord 机器学习公开课笔记(3):牛顿方法和广义线性模型(GLM)
本讲视频及讲义链接 牛顿方法 牛顿方法是一种比梯度下降更快的找到极值的算法。 过程及原理 在前一章的讲解中已经知道了拟合的本质是在给定x和 的条件下出现y的概率的极大似然估...
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StanFord 机器学习公开课笔记(2):(Over/Under)fitting本讲视频及讲义链接 前言 涉及的知识点： 使用最小二乘法来拟合参数的本质原因 拟合和过拟合的概念 局部线性回归算法(Locally Weighted Regression)—...
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StanFord 机器学习公开课笔记(1):LMS and LSM本讲视频及讲义链接 前言 LMS(Least Mean Square)算法是StanFord的Widrow和Hopf在研究自适应理论时提出的算法，也就是课程中介绍的各种梯度下...
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heapoverflow_unlink有助于理解 堆内存分配时的 presize 复用 unlink main函数 main函数是比较常见的套路 分析 这一题有两个防止简单的堆溢出的方法： 每次free后将堆指针...