Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Что означает запутывание API?

В настоящее время я читаю исследовательскую работу по обфускации. Вот часть статьи, которая относится к моему вопросу.

«Хотя современные схемы запутывания поднимают некоторые островки статического анализа, такие как изменение компоновки исходного кода, изменение потока управления и изменение данных, они легко подвергаются обратному инженерному анализу из-за отсутствия сокрытия API. Таким образом, количественная оценка Схема необходима для обеспечения того, чтобы обфускация применялась к соответствующему API с адекватной степенью устойчивости к обратному инжинирингу».

android obfuscation api
18.09.2018

  • Вероятно, это означает переименование методов, полей и классов, чтобы имена больше ничего не значили, например m_12345. 18.09.2018
  • Обфускация напрямую связана с reverse-engineering и для предотвращения этого используется proguard. Кроме того, чтобы предотвратить раскрытие конечных точек API, вы можете использовать Dexguad. 18.09.2018

Ответы:


1

«Запутывание API», вероятно, означает изменение имен идентификаторов, таких как имена классов, имена методов, имена полей и т. д., на очень неописательные имена. чтобы читатели вашего кода не знали, что делает ваш код.

Proguard является таким инструментом. Вот сообщение Я нашел, используя Proguard для запутывания частных методов в простом классе. Вы можете видеть, как privateStaticMethod превратилось в a, и как имена параметров превратились в paramString1 и paramString2.

Таким образом, читатели не будут знать, что делает a, просто взглянув, потому что a буквально ничего не говорит им о том, что на самом деле делает метод. Методы, которые вызывает a, также могут быть запутаны как b или c, что еще больше затрудняет понимание того, что делает ваш код.

Под реверс-инжинирингом здесь понимается попытка выяснить, как изначально выглядел запутанный код. Очевидно, что изменение имен методов и параметров усложняет обратный инжиниринг по сравнению с простым изменением потока управления и компоновки кода.

18.09.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..