首页
/ 开源项目教程:Awesome Executable Packing

开源项目教程:Awesome Executable Packing

2024-08-31 15:33:04作者:彭桢灵Jeremy

项目介绍

Awesome Executable Packing 是一个精心策划的资源列表,专注于可执行文件打包(包括便携式可执行文件和其他格式)。该项目汇集了书籍、论文、博客文章以及其他书面资源,同时也包括用于检测和解包可执行文件的打包工具和工具。

项目快速启动

克隆项目

首先,克隆项目到本地:

git clone https://github.com/packing-box/awesome-executable-packing.git
cd awesome-executable-packing

浏览资源

项目的主要内容在 README.md 文件中,你可以使用任何文本编辑器或 Markdown 阅读器打开它:

cat README.md

贡献指南

如果你想要贡献资源,请阅读 CONTRIBUTING.md 文件:

cat CONTRIBUTING.md

应用案例和最佳实践

案例一:使用 Packer 进行可执行文件压缩

假设你需要压缩一个可执行文件以减小其大小,可以使用以下工具之一:

  • UPX (Ultimate Packer for eXecutables):

    upx --best your_executable.exe
    

案例二:检测和解包可执行文件

如果你怀疑一个可执行文件被打包,可以使用以下工具进行检测和解包:

  • PEiD:

    peid your_executable.exe
    
  • UniExtract:

    uniextract your_executable.exe
    

典型生态项目

1. UPX (Ultimate Packer for eXecutables)

UPX 是一个高效的可执行文件压缩工具,支持多种平台和格式。

2. PEiD (PE Identifier)

PEiD 是一个用于检测可执行文件是否被打包的工具,支持多种打包器。

3. UniExtract

UniExtract 是一个通用的解包工具,可以解包多种格式的可执行文件。

4. VMUnpacker

VMUnpacker 是一个基于虚拟机技术的解包工具,用于解包虚拟化后的可执行文件。

通过这些工具和资源,你可以更好地理解和处理可执行文件打包的相关问题。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
165
2.05 K
nop-entropynop-entropy
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
8
0
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
954
563
leetcodeleetcode
🔥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
60
16
apintoapinto
基于golang开发的网关。具有各种插件,可以自行扩展,即插即用。此外,它可以快速帮助企业管理API服务,提高API服务的稳定性和安全性。
Go
22
0
giteagitea
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
17
0
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
408
387
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
78
71
rainbondrainbond
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
14
1