这是一个轻量级的C++ JSON序列化/反序列化库，支持基本数据类型和自定义容器类型。主要功能包括：序列化对象为JSON字符串（支持美化输出）、反序列化JSON为指定对象、提供自定义类型扩展接口。内置增强型容器类（Str/List/Dict），支持嵌套结构和混合类型操作。使用C++20标准，需手动实现原生容器的序列化方法。项目开源，通过头文件即可集成，适合现代C++项目快速处理JSON数据。

1.什么是遗传算法？1.1.遗传算法的定义遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是受达尔文进化论的启示，模拟自然进化和遗传过程的计算模型。遗传算法的主要特点是通过种群的遗传和变异，采用概率化的寻优方法，不需要有确定的规则就能自动获取和指导优化搜索空间，自适应的调整搜索方向。1.2.遗传算法的相关术语基因型(genotype)：性状染色体的内部表现；表现型(phenotype)：染色

之前的博文中我总结了图在程序分析中常用的一些算法，如果对图还不熟悉的可以通过这个链接去了解https://blog.csdn.net/qq_41252520/article/details/138393200这篇博文将正式地走进图在程序分析中的应用场景——资源分配图检测死锁资源进程VT_Process = 0,// 进程顶点VT_Resource// 资源顶点private:protected:/

解决WinDbg设置符号路径，无法下载调试符号的问题

1.什么是遗传算法？1.1.遗传算法的定义遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是受达尔文进化论的启示，模拟自然进化和遗传过程的计算模型。遗传算法的主要特点是通过种群的遗传和变异，采用概率化的寻优方法，不需要有确定的规则就能自动获取和指导优化搜索空间，自适应的调整搜索方向。1.2.遗传算法的相关术语基因型(genotype)：性状染色体的内部表现；表现型(phenotype)：染色

分析直接在IDA中打开，找到 main 函数程序一开始需要我们输入一串 10 位长的密码，然后拼接字符串成 “flag-****.txt” 的形式，然后打开这个文件，读入数据到内存。实际上这个就是 flag 文件，只有当满足后续条件时，程序就会打印出来。这个条件就是输入一段passcode，让程序输出 “Binggo” 。大致看上去，后面的这几个函数是与虚拟机有关的。作者自己编...

文章目录42Challenge0x0 信息收集0x1 RCE0x2 提权0x3 引用42Challenge0x0 信息收集因为用的是虚拟机搭建的环境，所以虚拟机之间同处于一个网段下，使用ifconfig查看攻击机的ipali@kali:~/Desktop$ ifconfigeth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>mtu 1500i

HWS2021——Enigma前言这是一道来自华为2021硬件安全冬令营线上赛的一道虚拟机逆向题，比较有特点的是整个虚拟机的操作隐藏在了异常处理函数中，正常用类似 OD调试器不能顺利调试。这种反调试结合虚拟机技巧值得学习。分析工具：IDA 7.01.分析1.1.整体流程程序没有加壳，运行之后出现提示：根据关键信息，来到主函数：int __cdecl main(int argc, const cha

注册的提示信息还有界面的提示信息很丰富，这为我们定位关键代码提供了充分的线索。此函数条件为真的分支存在多对1情况，导致逆函数不能保证得到正确的原函数输入，而原函数的输入在后面验证的时候还需要用到。因此，这个函数的逆函数没有意义。在满足条件3、6和7，就能确定hb中的所有元素，然后反求得serial。注意：这个函数是多对一的，所以这个函数的反函数就成了一对多。以上就是所有注册算法流程，接下来考虑如何

测试【环境】:win7x86，kali引用网上公布的资料，编写测试脚本。首先利用msf生成一段pattern，用于后面的问题分析。msf-pattern_create -l 5800套用脚本#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import socketfrom struct import packhost = '192.168.197.134'port = 80a