OllyDbg-v1.10-With-Best-Plugins-And-Immunity-Debugger-theme- 的安装和配置教程
2025-05-01 11:03:11作者:余洋婵Anita
1. 项目基础介绍和主要的编程语言
OllyDbg 是一款非常流行的Windows平台下的动态分析工具,主要用于软件的逆向工程。本项目是基于 OllyDbg v1.10 版本的一个增强版本,它整合了多种最佳插件和 Immunity Debugger 主题,以提升用户体验和逆向分析能力。该项目主要是使用 C 语言开发的,同时也包含了汇编语言,因为它直接与操作系统的底层功能交互。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术包括:
- OllyDbg:一个强大的汇编级调试器,用于分析程序执行和修改程序行为。
- 插件系统:通过插件扩展 OllyDbg 的功能,如脚本插件、分析插件等。
- Immunity Debugger 主题:一个自定义的主题,用于改善用户界面,使其更加友好和易于使用。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows(推荐 Windows 7 或更高版本)
- 硬件要求:至少 1GB 的 RAM,以及足够的硬盘空间用于安装和运行 OllyDbg
- 软件要求:Git(用于从 GitHub 克隆项目)
安装步骤
-
安装 Git:
- 如果您的系统中还没有安装 Git,请从官方网站下载并安装最新版本的 Git。
-
克隆项目:
- 打开 Git Bash 或 Windows 命令提示符。
- 切换到您希望存放项目的目录。
- 输入以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/romanzaikin/OllyDbg-v1.10-With-Best-Plugins-And-Immunity-Debugger-theme-.git - 等待项目文件被克隆到您的本地目录。
-
运行 OllyDbg:
- 克隆完成后,进入 OllyDbg 的目录。
- 找到 OllyDbg 的可执行文件(通常是
ollydbg.exe)并运行它。
-
配置 OllyDbg:
- 运行 OllyDbg 后,您可以根据需要配置插件和主题。
- 通常,插件的配置可以在 OllyDbg 的插件菜单中找到。
- 对于 Immunity Debugger 主题,您可能需要查看项目中的说明文件(通常是
README.md)来了解如何应用主题。
按照以上步骤,即使是编程小白也应该能够成功安装和配置 OllyDbg-v1.10-With-Best-Plugins-And-Immunity-Debugger-theme-。如果在安装或配置过程中遇到任何问题,可以查阅项目文档或搜索相关社区以获得帮助。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137