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這兩本書分別來自機械工業 和機械工業所出版 。
國立中央大學 資訊管理學系 陳奕明所指導 何岸錡的 整合區塊特徵萃取與多頭注意力機制之Android惡意程式偵測系統 （2019），提出Apktool 反編譯關鍵因素是什麼，來自於深度學習、多頭注意力、Transformer、Bi-LSTM、靜態分析。
而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系 陳奕明所指導 徐振皓的 一種針對LSTM長序列問題之新型前處理降維方法研究－以Android惡意程式分析為例 （2018），提出因為有 Android、靜態分析、操作碼、前處理、惡意程式分類、LSTM的重點而找出了 Apktool 反編譯的解答。
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CTF特訓營：技術詳解、解題方法與競賽技巧
為了解決Apktool 反編譯 的問題，作者FLAPPYPIG戰隊 這樣論述：
本書由國內老牌CTF戰隊FlappyPig撰寫，戰隊成員曾多次榮獲XCTF國際聯賽冠軍、TCTF/0CTF冠軍、WCTF世界駭客大師挑戰賽季軍，多次入圍Defcon全球總決賽，具有豐富的實戰經驗。 本書圍繞CTF競賽需要的安全技術、解題方法和競賽技巧3個維度展開，旨在通過作者扎實的技術功底和豐富的競賽經驗，引領對CTF競賽感興趣的讀者快速入門。書中依據CTF競賽的特點，分別從Web、Reverse、PWN、Crypto、APK、IoT這六個方面系統地對CTF競賽的知識點、模式、技巧進行了深入講解，每一篇都搭配歷年真題，幫助讀者加深理解。全書一共分六篇。 Web篇（第1~8章）主要講解C
TF比賽中Web類型題目的一些基礎知識點與常用的工具和外掛程式，這些知識點和工具也可以用於部分滲透測試的實戰中。Reverse篇（第9~10章）主要對CTF中逆向分析的主要方法、常用分析工具、逆向分析技術和破解方法進行講解，幫助讀者提高逆向分析能力。PWN篇（第11~17章）對PWN二進位漏洞挖掘利用的詳細分析，主要講解了針對各種漏洞的利用方法和利用技巧，作者可以結合實例題目加深理解。Crypto篇（第18~22章）對Crypto類型題目的知識和例題講解，主要從概述、編碼、古典密碼、現代密碼以及真題解析幾個方向進行敘述。 APK篇（第23~25章）講解CTF中的APK的相關內容，主要從AP
K的基礎知識點、Dalvik層的逆向分析技術，以及Native層的逆向分析技術三個方面介紹APK題目的寄出內容、解題方法和競賽技巧。IoT篇（第26~30章）對IoT類型題目的講解，內容涉及IoT、無線通訊的基礎知識和相關題型的解題技巧，幫助大家培養解決IoT相關題目的能力。 FlappyPig 國內老牌知名CTF戰隊，曾獲數十個各級CTF競賽冠亞季軍，具備國際CTF競賽水準，具備豐富的CTF參賽經驗。先後獲得XCTF聯賽總冠軍、XNUCA總決賽冠軍、CISCN冠軍、TCTF/0CTF（Defcon外卡賽）冠軍、WCTF世界駭客大師挑戰賽季軍，連續三年闖進Defcon決
賽，Defcon最好成績第10名。戰隊開發維護了CTFrank網站進行了CTF賽事的rank評級和推薦。 現在以r3kapig聯合戰隊的方式參賽。 戰隊成員挖掘並披露漏洞獲得CVE編號上百枚，向各類SRC報備漏洞數百個。戰隊成員在Geekpwn、天府杯、PWN2OWN等漏洞挖掘類競賽也取得了不錯的成績。 戰隊主要成員目前就職于阿裡巴巴、騰訊、京東等，從事網路安全、漏洞挖掘相關工作。在網路安全競賽、漏洞挖掘、滲透測試等領域具有非常深厚的積累，擅長Web、應用層軟體、作業系統、區塊鏈、嵌入式等多領域的漏洞挖掘與利用。 前 言 第一篇 CTF之Web 第1章 常用工具安裝及
使用 2 1.1 Burp Suite 2 1.2 Sqlmap 8 1.3 流覽器與外掛程式 9 1.4 Nmap 11 第2章 SQL注入攻擊 13 2.1 什麼是SQL注入 13 2.2 可以聯集查詢的SQL注入 14 2.3 報錯注入 14 2.4 Bool 盲注 16 2.5 時間盲注 17 2.6 二次注入 18 2.7 limit之後的注入 20 2.8 注入點的位置及發現 20 2.9 繞過 21 2.10 SQL讀寫文件 24 2.11 小結 24 第3章 跨站腳本攻擊 25 3.1 概述 25 3.2 常見XSS漏洞分類 25 3.3 防護與繞過 29 3.4 危害與利
用技巧 38 3.5 實例 40 第4章 服務端請求偽造 42 4.1 如何形成 42 4.2 防護繞過 43 4.3 危害與利用技巧 43 4.4 實例 46 第5章 利用特性進行攻擊 48 5.1 PHP語言特性 48 5.1.1 弱類型48 5.1.2 反序列化漏洞49 5.1.3 截斷51 5.1.4 偽協議51 5.1.5 變數覆蓋52 5.1.6 防護繞過54 5.2 Windows系統特性 54 第6章 代碼審計 56 6.1 源碼洩露 56 6.2 代碼審計的方法與技巧 61 第7章 條件競爭 67 7.1 概述 67 7.2 條件競爭問題分析及測試 68 第8章 案
例 解 析 73 8.1 NSCTF 2015 Web實例 73 8.2 湖湘杯2016線上選拔賽Web實例 75 8.3 0CTF 2017 Web實例 79 8.4 2019 WCTF 大師賽賽題剖析：P-door 80 本篇小結 87 第二篇 CTF之Reverse 第9章 Reverse 概述 90 9.1 逆向分析的主要方法 90 9.2 彙編指令體系結構 91 9.2.1 x86指令體系91 9.2.2 x64指令體系92 9.3 逆向分析工具介紹 93 9.3.1 反彙編和反編譯工具93 9.3.2 調試器97 9.3.3 Trace類工具100 第10章 Reverse
分析 102 10.1 常規逆向分析流程 102 10.1.1 關鍵代碼定位102 10.1.2 常見加密演算法識別104 10.1.3 求解flag109 10.2 自動化逆向 113 10.2.1 IDAPython114 10.2.2 PythonGdb114 10.2.3 pydbg115 10.2.4 Angr115 10.3 幹擾分析技術及破解方法 116 10.3.1 花指令116 10.3.2 反調試117 10.3.3 加殼119 10.3.4 控制流混淆121 10.3.5 雙進程保護124 10.3.6 虛擬機器保護127 10.4 指令碼語言的逆向 132 10.4.
1 .NET程式逆向132 10.4.2 Python程式逆向135 10.4.3 Java程式逆向137 本篇小結 139 第三篇 CTF之PWN 第11章 PWN 基礎 142 11.1 基本工具 142 11.2 保護機制 143 11.3 PWN類型 143 11.4 常見利用方法 144 11.5 程式記憶體佈局 149 11.6 真題解析 150 第12章 棧相關漏洞 166 12.1 棧介紹 166 12.1.1 函數棧的調用機制167 12.1.2 函數參數傳遞168 12.2 棧溢出 169 12.2.1 基本概念169 12.2.2 覆蓋棧緩衝區的具體用途170 12
.3 棧的特殊利用 177 12.4 棧噴射 177 12.5 執行緒棧 178 12.6 真題解析 184 12.6.1 {ZCTF-2015} guess(PWN100)184 12.6.2 {ZCTF-2015} spell (PWN300)187 12.6.3 {Codegate-2015} Chess(PWN700)189 12.6.4 {RCTF-2015} Welpwn(PWN200)196 第13章 堆相關漏洞 198 13.1 堆介紹 198 13.1.1 堆基本資料結構chunk198 13.1.2 堆空閒塊管理結構bin200 13.1.3 malloc基本規則201
13.1.4 free基本規則201 13.1.5 tcache202 13.2 漏洞類型 204 13.3 利用方法 206 13.3.1 最基本的堆利用206 13.3.2 unlink208 13.3.3 fastbin attack211 13.3.4 forgotten chunk212 13.3.5 house of force217 13.3.6 house of spirit218 13.3.7 house of orange218 13.3.8 堆噴射224 13.3.9 更多堆利用技巧224 13.4 真題解析 225 第14章 格式化字串漏洞 244 14.1 基本概念
244 14.2 資訊洩露與修改 245 14.3 額外技巧 249 14.4 真題解析 254 14.4.1 {CCTF-2016} PWN3(PWN350)254 14.4.2 {RCTF-2015} nobug(PWN300)256 14.4.3 {LCTF-2016} PWN200258 第15章 整型漏洞 261 15.1 寬度溢出 261 15.2 符號轉換 263 15.3 陣列越界 264 15.4 真題解析 265 第16章 邏輯漏洞 269 16.1 基本概念 269 16.2 競態條件漏洞 269 16.3 真題解析 271 第17章 Attack&Defense
模式 273 17.1 修補方案 273 17.1.1 大小修改法273 17.1.2 函數替換法275 17.1.3 .eh_frame 段Patch法276 17.1.4 其他方法277 17.2 攻防策略 277 相關知識連結推薦 278 本篇小結 279 第四篇 CTF之Crypto 第18章 Crypto 概述 282 第19章 編碼 284 19.1 hex 284 19.2 urlencode 286 19.3 morsecode 286 19.4 jsfuck 289 19.5 uuencode 291 19.6 base家族 291 第20章 古典密碼 294 20.
1 移位元密碼 294 20.1.1 簡單移位元密碼 294 20.1.2 曲路密碼 296 20.1.3 雲影密碼 296 20.1.4 柵欄密碼 296 20.2 替代密碼 298 20.2.1 單表替代密碼 298 20.2.2 多表替代密碼 303 第21章 現代密碼 309 21.1 區塊編碼器和序列密碼 309 21.1.1 DES/AES基本加解密 309 21.1.2 區塊編碼器CBC bit翻轉攻擊 310 21.1.3 區塊編碼器CBC選擇密文攻擊 312 21.1.4 區塊編碼器CBC padding oracle攻擊 312 21.1.5 Feistel結構分析 31
3 21.1.6 攻擊偽亂數發生器 314 21.2 公開金鑰密碼 319 21.2.1 RSA基礎 319 21.2.2 直接模數分解 320 21.2.3 費馬分解和Pollard_rho分解 322 21.2.4 公約數模數分解 325 21.2.5 其他模數分解方式 327 21.2.6 小指數明文爆破 329 21.2.7 選擇密文攻擊 330 21.2.8 LLL-attack 330 21.2.9 Wiener Attack & Boneh Durfee Attack 334 21.2.10 共模攻擊 338 21.2.11 廣播攻擊 340 21.2.12 相關消息攻擊 342
21.2.13 DSA 343 21.3 雜湊 344 21.3.1 雜湊碰撞 344 21.3.2 雜湊長度擴展攻擊 345 第22章 真題解析 348 22.1 SUPEREXPRESS 348 22.2 VIGENERE 350 22.3 Revolver 357 22.4 Railgun 362 本篇小結 365 第五篇 CTF之APK 第23章 APK基礎 368 23.1 Android題目類型 368 23.2 Android基本架構 368 23.2.1 Android的Dalvik虛擬機器 369 23.2.2 Native層 369 23.3 ARM架構基礎知識 3
69 23.3.1 函式呼叫/跳轉指令 370 23.3.2 出棧入棧指令 371 23.3.3 保存/恢復寄存器的值 371 23.4 adb 371 23.5 APK檔案格式 372 第24章 Dalvik層逆向分析 373 24.1 Dalvik基礎知識 373 24.1.1 寄存器 374 24.1.2 類型 374 24.1.3 方法 375 24.1.4 指令特點 375 24.2 靜態分析 376 24.2.1 使用Apktool反編譯APK程式 376 24.2.2 使用dex2jar生成jar檔 379 24.2.3 使用jd-gui查看反編譯的Java代碼 380 24.
2.4 使用FernFlower反編譯Jar檔 381 24.2.5 使用Android Killer / jadx / APK Studio逆向分析平臺 381 24.2.6 使用JEB進行靜態分析 388 24.2.7 其他的靜態分析軟體 393 24.3 動態調試 394 24.3.1 使用log調試 394 24.3.2 smali動態調試 396 24.3.3 使用Xposed框架Hook進程 400 24.3.4 使用Frida框架Hook進程 405 24.4 Dalvik層混淆及加固技術 409 24.4.1 ProGuard混淆 409 24.4.2 DEX破壞 409 24
.4.3 APK偽加密 410 24.4.4 APK增加資料 410 24.4.5 DEX隱藏 410 第25章 Native層逆向 411 25.1 Native層介紹 411 25.1.1 正向—使用NDK編寫Native層應用 411 25.1.2 JNI調用特徵分析 413 25.2 使用IDA Pro靜態分析 419 25.3 動態調試 423 25.3.1 使用IDA Pro進行動態調試 423 25.3.2 使用GDB進行動態調試 425 25.3.3 使用Frida框架HOOK進程 428 25.4 OLLVM混淆及加固技術 430 25.4.1 -fla 431 25.4.
2 -bcf 432 25.4.3 -sub 434 本篇小結 436 第六篇 CTF之IoT 第26章 IoT基礎知識 438 26.1 什麼是IoT 438 26.2 什麼是嵌入式系統 439 26.3 嵌入式系統的基本概念 439 26.4 CTF中常見的IoT題型歸類 441 第27章 IoT固件逆向工程 443 27.1 常見IoT架構介紹 443 27.2 晶片手冊的尋找與閱讀 446 27.3 使用IDA手動尋找固件入口點 450 27.4 寄存器位址和SRAM位址的處理方法 453 27.5 IDA之CPU高級選項 456 27.6 動態調試環境搭建 458 27.7 專
業調試工具 459 27.8 反編譯工具 469 第28章 固件結構分析 470 28.1 常見固件類型 470 28.2 Flash檔案系統 471 28.3 固件基底位址確定方法 471 28.4 固件分析工具 473 第29章 無線信號分析 475 29.1 無線通訊基本理論介紹 475 29.2 常見調製方式與解調方法 476 29.3 Matlab在數位信號處理中的應用 478 第30章 經典賽題講解 483 30.1 PCTF2016：Confused ARM 483 30.2 UCTF2016資格賽：TWI 486 30.3 UCTF2016決賽：Normandie 491
30.4 ACTF2016：4G Radio 498 30.5 UCTF2016資格賽：感測器(1)(2) 500 30.6 UCTF2016資格賽：Add 502 本篇小結 506
整合區塊特徵萃取與多頭注意力機制之Android惡意程式偵測系統
為了解決Apktool 反編譯 的問題，作者何岸錡 這樣論述：
隨著深度學習技術地快速發展，對行動惡意程式的偵測任務有了突破性的進展。然而，基於時間序列的深度學習模型，在輸入長序列特徵時，仍然會因為遞歸神經網路的記憶限制，產生梯度消散的問題。因此，後續有許多研究針對長序列特徵提出特徵壓縮、提取方法，但目前尚未發現有研究能在壓縮序列的同時，仍能涵蓋原始序列的完整特徵資訊與語意的時序關係。因此，本研究提出一個多模型惡意程式偵測架構，著重在涵蓋全局特徵的前提下，壓縮特徵間仍能保有部份的時序關係，並在整合多頭注意力(Multi-head Attention)機制後，改善遞歸神經網路的記憶問題。模型分為兩個階段執行：前處理階段，主要針對Android底層操作碼（D
alvik Opcode）進行分段、統計，後續輸入 Bi-LSTM進行語意萃取，此階段有助於將原始Opcode序列進行壓縮，產生富有時序意義的語意區塊序列，作為下游分類器的分類特徵；在分類階段，本研究改良Transformer模型，由Multi-head Attention機制對序列特徵進行有效率的專注，後續加入全局池化層(Global Pooling Layer)，強化模型對數據的敏感度，並進行降維，減少模型的過度擬合。實驗結果顯示在多家族分類的偵測準確率達99.30%，且二元分類、小樣本分類效能相比現有研究皆有顯著的提升，此外，本研究亦進行多項消融測試證實各個模型在整體架構中的重要性。
Android應用安全防護和逆向分析
為了解決Apktool 反編譯 的問題，作者姜維 這樣論述：
本書全面介紹Android應用的安全防護方法與逆向分析技術，分為四篇：基礎篇、防護篇、工具篇、操作篇，共26章。基礎篇包括第1~7章，主要介紹移動應用安全的基礎知識，包括Android中NDK開發知識、逆向中需要用到的命令、編譯之后的apk包含的四類主要文件格式解析等。防護篇包括第8~14章，主要介紹移動應用安全防護的相關技術，包括混淆、簽名校驗、反調試檢測等安全策略，Android應用升級權限、降低權限等，配置文件中的問題，應用簽名機制，apk的加固策略，so文件的加固策略等。工具篇包括第15~19章，主要介紹逆向分析常用的工具以及使用場景，包括如何開啟設備的總調試開關，反編譯利器apkto
ol、Jadx、Xposed、CydiaSubstrate等。
一種針對LSTM長序列問題之新型前處理降維方法研究－以Android惡意程式分析為例
為了解決Apktool 反編譯 的問題，作者徐振皓 這樣論述：
目前Android手機市場的佔比最高，而惡意軟體的成長速度幾乎是以倍數成長。傳統惡意軟體偵測方法採用多種特徵，如：API、 system call、控制流、權限等方式做機器學習分析，然而，這些特徵容易被攻擊者修改以及混淆，另外傳統機器學習大多採用N-gram的方式，之後再特徵選取，不僅運算量大，面對新樣本時特徵又要重新提取。針對LSTM等序列深度學習模型將原始資料輸入模型後也會遇到長序列問題。所謂長序列問題，即輸入越長，模型越難記憶早期特徵，稱為梯度消散。因此部分研究採取訓練Embedding層以及Autoencoder等方式降維，亦即透過將特徵投影到另一維度做降維，但只要資料集有變化，其訓
練出的結果就會不同。本篇論文提出一個基於深度學習與創新前處理壓縮技術的Android軟體偵測架構對惡意軟體做偵測，採用較底層的opcode操作碼當作特徵，其具有豐富意義也不容易遭到修改，並提出一種創新的前處理降維方法，在前處理時減少模型輸入資料量，解決深度學習會遭遇到的長序列問題，來達到快速偵測以及彈性訓練模型的目的。在未來面對新特徵及新樣本出現的同時，也可以很容易的擴充現有模型。本研究使用前處理後的opcode特徵向量輸入LSTM模型，實驗結果證明可以在不到3分鐘內訓練出高達95.58%準確度的家族分類模型。