探索与解密:VMUnprotect.Dumper —— 分析VMProtect保护的程序集工具
2024-05-23 18:59:12作者:田桥桑Industrious
1、项目介绍
在软件开发的世界里,代码保护成为了对抗逆向工程的重要手段。而VMUnprotect.Dumper是一个致力于分析VMProtect加密保护的.NET程序集的开源工具。它利用AsmResolver库动态处理VMP保护层,使原本难以解读的混淆代码变得可分析。

2、项目技术分析
VMUnprotect.Dumper的核心在于其独特的动态处理机制。通过解析被VMProtect保护的程序集(.vmp.exe),它可以识别并处理虚拟化保护层。这种实现依赖于AsmResolver的强大功能,该库能够读取和修改.NET程序集,使其能够在运行时分析受保护的方法。
3、项目及技术应用场景
- 软件开发者:如果你是.NET开发者,想要检查你的代码保护效果如何,
VMUnprotect.Dumper可以成为你的得力助手。 - 安全研究人员:在进行软件分析时,如果遇到由VMProtect保护的样本,这个工具可以帮助你快速理解其内部逻辑。
- 教育领域:学习逆向工程的学生可以借此了解如何应对高级的代码保护技术,提升实战技能。
4、项目特点
- 高效处理:针对VMProtect 3.7.0(最新版本)及部分旧版提供支持,能快速分析出程序集结构。
- 易于使用:命令行界面简单直观,只需一行命令即可完成操作。
- 开放源码:基于MIT许可,用户可以自由查看、学习和改进代码。
- 可扩展性:由于采用AsmResolver作为基础,可以轻松与其他.NET框架或分析工具集成。
VMUnprotect.Dumper.exe example.vmp.exe
更多资源
- 查看
VMUnprotect项目,了解如何实时记录和分析虚拟化方法调用。
感谢项目贡献者:
- wwh1004 - 提供初始想法。
- [(Discord) MrToms#1244] - 提供资源。
不要忘了,如果您觉得这个项目对您有帮助,一杯咖啡也能表达您的支持:
- 捐赠BTC:
bc1q048wrqztka5x2syt9mtj68uuf73vqry60s38vf - 捐赠ETH:
0x86b2C17C94A1E6f35d498d17a37dc1f8A715139b
现在就加入到这场分析之旅,开启你的代码保护探索之路吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
314
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
245
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
154
178
暂无简介
Dart
605
136
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
239
84
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310