API Hook技术在C++中的应用研究

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hook
0 下载量 161 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 55KB RAR 举报
资源摘要信息:"API Hook技术是指在程序运行过程中，对系统API函数调用进行拦截的技术。这种技术广泛应用于软件开发、测试和安全领域。使用API Hook技术，开发者可以在不修改原有应用程序代码的情况下，修改API调用的行为，以实现特定的功能增强、功能替换或性能分析等目的。例如，在安全领域，API Hook可以用于监控和拦截可能的恶意软件行为，以提高系统的安全性。 标题中提到的'APIhook.rar_The Class_hook'暗示了一个特定的API Hook实现，可能是一个关于如何通过编程方式在应用程序中使用API Hook技术的教程或源代码包。文件'APIHook'和描述中的'api hook est.cpp'文件名则表明了包中包含了API Hook相关的源代码文件，以及一个实现类的行为的定义文件。 描述中提到的'est.cpp'文件定义了应用程序中的类行为。这可能意味着，该文件中包含了一系列方法的实现，这些方法是API Hook技术在程序中应用的接口。开发者可以通过这个类来设置和触发API的拦截逻辑。 标签'the_class hook'似乎是指定了一个特定的API Hook实现方法或机制，可能是围绕某个类或对象的API Hook技术。 文件名列表中的'***.txt'可能是一个文本文件，用于说明如何下载或获取API Hook技术相关的资源和文档，或者提供了API Hook技术的背景信息和使用指南。 综上所述，这个压缩包'APIhook.rar_The Class_hook'包含的资源可能是一个关于如何利用C++编程语言实现API Hook技术的详细教程或示例代码。通过这些文件，开发者可以学习到如何在自己的应用程序中嵌入API Hook技术，从而对应用程序的API调用进行监控、拦截和修改。这不仅对提高软件的可维护性和扩展性有帮助，还可以用于安全测试和恶意软件防护。在软件开发领域，对API的hooking经常用于实现日志记录、功能插件、安全监控等多种目的。API Hook技术的实现通常涉及到系统底层的编程技术，包括但不限于Windows的Detours、EasyHook库，Linux下的ptrace系统调用等。"

HOOKAPI.rar_api hook_hook api_hookapi

2022-09-24 上传
本资源"HOOKAPI.rar_api hook_hook api_hookapi"包含了一组与API Hook相关的MFC（Microsoft Foundation Class）代码，这对于理解API Hook的工作原理以及在实际项目中应用这一技术是非常有价值的。 API Hook的基本...

Class_Hook.rar_VB hook_hook_hook vb_子类化_钩子 vb

2022-09-20 上传
在给定的“Class_Hook.rar”压缩包中，包含了一个名为“Class_Hook.cls”的类文件和一个可能是文档或链接的“www.pudn.com.txt”文件。这里我们将详细讨论VB中的子类化和钩子，以及如何通过内嵌汇编实现这些技术。 ...

HOOK_class.rar_TerminateProcess _hook_挂接

2022-09-23 上传
系统钩子 有现成的类可以复用，可以挂接任何一个API HookTermProLib为钩子所使用的DLL，挂接了TerminateProcess函数 HookTermProApp为加载钩子的应用程序

void ControlComply::SetPalletCoorData(robot::hook_position hook_pos_t) { mHookPos = hook_pos_t; if(mTaskType == ADAPTIVEHOOK){ mNavData.xAxis = hook_pos_t.center_point_x; mNavData.yAxis = hook_pos_t.center_point_y; mNavData.heading = hook_pos_t.beta; } }

2023-07-17 上传
在条件块中，将`hook_pos_t`的`center_point_x`值赋给成员变量`mNavData.xAxis`，将`hook_pos_t`的`center_point_y`值赋给成员变量`mNavData.yAxis`，将`hook_pos_t`的`beta`值赋给成员变量`mNavData.heading`。...

Processing by Admin::HooksController#index as HTML Rendered layout layouts/admin.html.haml (Duration: 27.6ms | Allocations: 35614) Completed 500 Internal Server Error in 51ms (ActiveRecord: 6.7ms | Elasticsearch: 0.0ms | Allocations: 43839) ActionView::Template::Error (): 2: .row 3: .col-md-8.col-lg-7 4: %strong.light-header 5: = hook.url 6: - if hook.rate_limited? 7: %span.gl-badge.badge-danger.badge-pill.sm= _('Disabled') 8: - elsif hook.permanently_disabled?这个报错的原因及解决方法

2023-06-11 上传
在第5行，代码尝试使用hook.url访问一个变量，但该变量可能没有定义或者不可访问。在第6和7行，代码尝试使用hook.rate_limited?方法，但该方法可能不存在或者返回值不正确。建议检查代码中hook变量和相关方法的定义...

flag = False keyboard.wait('1'or'2'or'3') def abc(x): global flag a = keyboard.KeyboardEvent(event_type='down', scan_code=2, name='1') b = keyboard.KeyboardEvent(event_type='down', scan_code=3, name='2') c = keyboard.KeyboardEvent(event_type='down', scan_code=4, name='3') if x.event_type == a.event_type and x.scan_code == a.scan_code: print("a") flag = True if x.event_type == b.event_type and x.scan_code == b.scan_code: print("b") flag = True if x.event_type == c.event_type and x.scan_code == c.scan_code: print("a") flag = True keyboard.hook(abc) if flag: print("Paused, please input something:") ipt = input() print("You input {}".format(ipt)) flag = False哪里有问题

2023-06-12 上传
keyboard.hook(abc) while True: if flag: print("Paused, please input something:") ipt = input() print("You input {}".format(ipt)) flag = False ``` 这里使用了一个无限循环，不断检查 `flag` 的值，...

#positionList-hook > div > div:nth-child(1) > a > div.iteminfo__line.iteminfo__line2 > div.iteminfo__line2__compdesc同理这个怎么写

2023-06-10 上传
它的意思是选择 id 为 positionList-hook 的元素下第一个子元素的第一个子元素的第一个子元素 a，然后选择 a 元素下的第一个子元素 div，再选择 div 元素下的第二个子元素 div，最后选择 div 元素下的第一个子元素 ...

class FeatureExtractor(): def __init__(self, model, target_layers): self.model = model self.target_layers = target_layers self.gradients = [] def save_gradient(self, grad): self.gradients.append(grad) def __call__(self, x): outputs = [] self.gradients = [] for name, module in self.model._modules.items(): ##遍历目标层的每一个模块，比如卷积、BN,ReLU x = module(x) if name in self.target_layers: x.register_hook(self.save_gradient) #利用hook来记录目标层的梯度 outputs += [x] return outputs, x def __init__(self, model, target_layers): self.model = model model_features = nn.Sequential(*list(model.children())[:8]) self.feature_extractor = FeatureExtractor(model_features, target_layers) def get_gradients(self): return self.feature_extractor.gradients one_hot.backward() grads_val = self.extractor.get_gradients()[-1].cpu().data.numpy() 报错list index out of range ，如何修改代码解决

2023-06-02 上传
这个错误可能是因为 `self.feature_extractor.gradients` 这个列表为空，也就是说在调用 `get_gradients()` 函数之前，`save_gradient()` 函数没有被执行，因此没有梯度可供提取。 你可以尝试在调用 `one_hot....

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from einops import rearrange class ViTGradCAM: def __init__(self, model): self.model = model self.feature_maps = None self.gradient = None def save_feature_maps(self, module, input, output): self.feature_maps = output.detach() def save_gradient(self, grad): self.gradient = grad[0].detach() def register_hooks(self): target_layer = self.model.blocks[-1] # 修改为您希望可视化的目标层 target_layer.register_forward_hook(self.save_feature_maps) target_layer.register_backward_hook(self.save_gradient) def generate_heatmap(self, input_image, target_class=None): self.model.zero_grad() output = self.model(input_image) if target_class is None: target_class = torch.argmax(output) output[0, target_class].backward() weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1) heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True) heatmap = F.relu(heatmap) heatmap /= torch.max(heatmap) ＊＊＊可以帮我解释一下这段代码吗

2023-07-16 上传
- `output[0, target_class].backward()`对目标类别的输出进行反向传播，计算梯度。 - `weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1)`将梯度进行自适应平均池化，并保存在`weights`中。 - `heatmap = ...

代码解读： cnn = model.CNN(img_size=config.img_size, num_class=num_class).to(device) cnn.load_state_dict( torch.load(os.path.join(config.model_path, config.model_name)) ) finalconv_name = 'conv' # hook feature_blobs = [] def hook_feature(module, input, output): feature_blobs.append(output.cpu().data.numpy()) cnn._modules.get(finalconv_name).register_forward_hook(hook_feature) params = list(cnn.parameters()) # get weight only from the last layer(linear) weight_softmax = np.squeeze(params[-2].cpu().data.numpy())

2023-06-01 上传
通过使用 `register_forward_hook` 函数，代码将 `hook_feature` 函数注册到模型的最后一层中，以便在前向传递期间获取该层的输出。 最后，代码获取模型的所有参数，并从最后一层的权重中提取出一个名为 `weight_...
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