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  • 逆向课程第三讲逆向中的优化方式,以及加减乘

    一丶为什么要熟悉优化方式

    熟悉优化方式,可以在看高级代码的时候浮现出汇编代码,以及做逆向对抗的时候,了解汇编代码混淆

    优化和混淆是相反的

    优化: 指的是汇编代码越少越好,让程序更快的执行

    混淆: 一条汇编代码变为多条汇编代码,影响逆向人员的破解能力,但是软件的效率大大降低

    二丶加减乘的常见的几种优化方式

    优化方式分为:

    1.常量折叠

    2.常量传播

    3.变量去除

    这些优化方式成为窥孔优化 (有10几种后面会一一到来)

    首先了解什么是常量折叠,常量传播,然后最后讲解什么是窥孔优化

    1.常量折叠

    介绍常量折叠,首先写一段小程序,举例子说明.

    PS: 优化只有在Release版本下才会优化. Debug版本也会优化,在不影响用户调试的前提下进行优化的.

    程序:

    程序很简单,

    常量+常量

    变量+常量

    变量+变量

    首先常量加常量在优化中的汇编代码表现形式

    我们定位入口点,查看下反汇编

    自己的程序为了快速定位入口点,所以加个int 3断点,触发异常即可.

    可以看出,直接变为push 0xF了,然后调用printf

    这个就叫做常量折叠

    常量折叠: 指的是在编译前遇到的常量,都可以进行计算的,得出一个新的常量值,这样则可以直接变为一个常量去push了

    2.常量传播 或者叫做常量扩散

    先看下刚才的所有汇编代码把.

    首先说下这段汇编代码的意思:

    push 0XF           压栈常量
    push 00406030  压入格式化符号 %d,下面一样
    call  00401030   调用printf        
    下面一样,依次类推

    这个时候可能会有疑问了

    我们的变量+常量,  变量加变量,为什么都变成了一个常量去push了

    答:

      这个叫做常量传播: 常量传播,指的是变量在写入或者读取的时间内,没有对它做修改,或者传地址,以及重新写入(也可以理解为赋值)的动作,那么在引用这个变量的时候,可以当做常量替换

    可能不太懂:

      通俗一点就是说,我用变量+变量,两个变量上面根本就没有修改过,然后也没有传入地址(传入地址代表不确定是否修改,所以不给优化,VS2013 会优化,具体自己看)所以可以用常量代替

    这个时候又有一个新问题了

    我们变量加常量的时候,随便变为了常量传播了,但是用常量替换了

    应该是 把n换成了常量 + 常量的

    就比如:

    n + 6

    n没有修改过,现在是0,因为常量传播的原因,变为了0

    变成了

    0 + 6 才对,那为什么还是push一个常量了,这个就要说下,这个是窥孔优化了.

    请先转到JMP 3窥孔优化查看.

    JMP 回来之后,那么此时看减法和加法一样的. 只不过需要注意的是

    比如我们的高级代码为:

    n - 3

    那么汇编代码可能变为add -3  ,或者直接sub

    当然不影响结果.

    乘法:

    乘法的优化分为带幂优化和不带幂优化

    带幂优化: 带幂优化则是我在算乘法的时候,我可以左移几位,最终取得我们要的结果

    不带幂优化: 直接指令相乘.

    看下高级代码对应汇编代码:

    高级代码:

    对应的汇编代码: 

    PS看的是Debug版本,Release版本直接都常量折叠了,push的都是常量

    可以看出都是有符号的相乘,不带幂的相乘

    3.窥孔优化

    窥孔优化,上面我们说了,变量+常量,那么变量没有修改的前提下,可以用常量代替的,

    变为了常量+常量

    但是优化方式是这样的

    首先先看看你的变量+常量是否可以常量传播,现在能常量传播,变为了常量+常量了

    其次,检查源代码有没有改变(或者标志,反正会检查)改变了,继续第二此优化,此时看到了常量+常量,接着常量折叠了.

    优化就是这样的.

    而且看你的变量也没有使用过,也去掉吧.

    比如我们不让它常量传播怎么办,好办,直接写个空函数,然后传入地址即可.因为条件是不能传入地址,因为不确定是否会改变(2013会优化)

    查看汇编代码

    我们上面只要让n和m变成了不常量传播,那么此时n和m则不能常量传播,不能常量传播了,就要老老实实的该怎么做怎么做.

    JMP 回去

    转载于:

    作者:IBinary
    出处:http://www.cnblogs.com/iBinary/

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gd-luojialin/p/11219735.html
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