探秘程序反调试新维度:WubbabooMark
2024-05-23 04:56:13作者:苗圣禹Peter
在编程世界中,软件调试是一项基础而重要的技能。然而,当面对复杂的逆向工程和保护机制时,程序员们就需要应对一个特殊的挑战——如何防止调试器被软件检测到。这就是WubbabooMark项目所关注的领域,它是一个针对调试器反检测技术的基准测试工具。
项目简介
WubbabooMark是一个专为检测调试器隐藏痕迹设计的开源项目,旨在识别那些试图避免被调试器发现的软件。这个项目不仅包含了对常见调试器的探测,还特别针对一些商业保护软件如VMProtect的"防反调试"技术进行了深入研究。通过一系列增强的公开检测方法,WubbabooMark创建了一个全面的评估列表,揭示了这些技术在实际应用中的效果。
技术分析
WubbabooMark采用了一系列先进的技术来检查程序环境,包括:
- 系统环境检测:通过对Windows权限、内核调试器状态等进行检查。
- PEB(Process Environment Block)与Kernel Module验证:确保所有模块均为合法签名且名称正确。
- 运行进程与线程分析:检测进程名、线程指令指针是否正常。
- 内存区域扫描:寻找不属于已加载模块的可执行内存区域。
- 系统调用验证:对比多种方法获取的NTDLL和WIN32U系统调用数据。
此外,该项目还提供了自定义测试配置功能,用户可以根据需求选择要执行的检测项。
应用场景
对于开发者而言,WubbabooMark是测试其软件防护策略的有效工具,可以帮助他们了解自己代码是否能够避开常见的反调试手段。对于逆向工程师和安全研究人员来说,这个项目可以揭露潜在的调试器规避技术,并用于评估目标程序的安全性。
项目特点
- 兼容性强:支持x64版本的Windows 10/11及其以上系统。
- 深度测试:涵盖多方面检测,如PEB、内核模块、系统调用等。
- 定制化:允许用户自选要执行的测试项,保存设置方便下次使用。
- 直观报告:提供清晰的扫描结果视图,易于理解和分析。
最后,值得注意的是,由于WubbabooMark涉及系统底层操作,因此建议在虚拟机或专用环境中进行测试,以防止误报或其他可能的风险。
无论你是想提升自己的软件安全性,还是对反调试技术有浓厚兴趣,WubbabooMark都值得你一试。立即加入这个奇妙的技术探索之旅,揭开程序反调试的神秘面纱吧!
[项目链接](https://github.com/hfiref0x/WubbabooMark)
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
667
153
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
303
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
321
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
651
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866