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微信恶意软件_反编译包_解包_8.0.20

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简介：
微信恶意软件植入包，以及恶意软件移除工具 v8.0.20

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  • Unveril解包与反编译-微信公众号
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    Unveril解包与反编译专注于分享关于Unveril编程语言相关的软件破解、代码解析技巧和知识，是技术爱好者深入探索程序内部机制的理想平台。关注此公众号获取更多深度教程和技术文章。 unveril2.0 可以用来解包微信公众号的相关文件，并进行反编译处理。
     
  • war包反编译软件工具
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    War包反编译软件工具是一款专为开发人员设计的应用程序，能够帮助用户对Java Web应用程序中的WAR文件进行高效、精准地解包和反编译操作，便于代码审查与学习。 反编译war包的工具可以用于反编译war、jar等多种格式文件，是一款非常实用的软件，欢迎下载使用。
     
  • 微信小程序反编译软件
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    微信小程序反编译软件是一种工具或应用，它允许用户将已经打包好的微信小程序代码重新解析为原始源代码形式。这类软件对于开发者来说非常有用，因为它可以帮助他们学习和理解现有的小程序代码结构，或者在没有原始开发资源的情况下修复bug、改进功能等。然而，使用此类工具必须遵守相关法律法规以及微信平台的官方规则，不得用于侵犯版权或盗取他人商业机密的行为。 1. 安装Node.js 和 Microsoft VS Code。 2. 观看 wxapkg\小程序反编译全套\视频教程中的解包流程部分。 3. 目前尚未发现无法通过测试进行反编译的小程序，无论其分包处理方式如何不同。 4. 即使一个小程序包含多个分包，也可以使用工具包中自带的典型示例来完成反编译工作。 5. 获取 wxapkg 包的方法是：安装夜神模拟器 -> 安装微信 -> 打开目标小程序 -> 使用文件管理器（内置）进入路径:/data/data/com.tencent.mm/MicroMsg/uuid/appbrand/pkg/xxx.wxapkg。
     
  • 恶意软件分类：构建智能反恶意软件系统-源码
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    本项目旨在开发一种先进的智能反恶意软件系统，通过机器学习技术对恶意软件进行高效准确的分类。提供源代码以供研究和改进。 构建智能反恶意软件系统：采用支持向量机进行深度学习的恶意软件分类方法 有效且高效地缓解恶意软件一直是信息安全领域的重要目标。开发能够抵御新型未知威胁的反恶意软件系统，可以为多个行业带来显著益处。 我们设想了一种利用深度学习（DL）模型的强大功能来构建智能反恶意软件系统的方案。通过数学概括的方法，该系统能检测新发布的恶意软件，并识别其所属家族类型。换句话说，我们的目标是找到一个映射关系f：x→y，其中x代表给定的恶意软件样本，而y为其对应的恶意软件类别。 为此我们使用了Malimg数据集进行研究和实验。此数据集中包含了从各种二进制文件中提取并处理成图像形式的大量恶意软件实例。基于该数据集，我们训练了几种深度学习模型以对不同家族的恶意软件进行分类：CNN-SVM、GRU-SVM 和 MLP-SVM。 实验证据表明，在这几种模型当中，GRU-SVM表现最为突出，其预测准确率达到了约84.92%。这一结果合乎情理地反映了循环神经网络（RNN）在处理序列数据上的优势，特别是在应对复杂且变化多端的恶意软件特征时尤为有效。
     
  • 微软恶意软件数据集.zip
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    微软恶意软件数据集包含由微软安全响应中心收集的各类恶意软件样本及其元数据。此资源对于研究和开发反病毒技术至关重要。 自然语言处理数据集包含了大量用于训练和测试自然语言处理模型的文本数据。这些数据集通常包含各种类型的语料库，如对话、新闻文章、社交媒体帖子以及问答对等，以帮助机器学习算法更好地理解和生成人类语言。准备高质量的数据集是开发高效能自然语言处理系统的关键步骤之一。
     
  • 解包wxapkg的反编译脚本
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    这是一个用于解析和反编译微信小程序wxapkg文件的脚本工具，帮助开发者提取并查看小程序源代码、资源文件等内部内容。 适用于Node.js的微信小程序反编译脚本。这段文字描述了一个用于将微信小程序代码从其打包格式还原为源代码形式的工具或方法，该工具是基于Node.js开发的。
     
  • 反编译与打包
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    反编译与打包是一门涉及软件逆向工程的技术课程，专注于分析和重构已编译程序代码，以及高效创建和分发应用程序包的方法。 可以反编译APK文件并进行修改，然后重新打包。
     
  • 微信反解析工具包 - wxappUnpacker
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    微信反解析工具包（wxappUnpacker）是一款专为开发者设计的强大工具，能够帮助用户从微信小程序中提取和分析各种资源文件。通过该工具包，可以轻松实现对微信小程序的逆向工程，方便进行二次开发、安全测试或研究工作。 wxappUnpacker 是一个微信反解析工具包，在部分应用上已成功测试；在apk目录下也进行了验证测试（截至2021年1月21日）。
     
  • Android恶意软件_2020：2020年流行的Android恶意软件
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    本报告深入分析了2020年度在Android平台广泛传播的各类恶意软件的特点与趋势，旨在帮助用户识别并防范潜在威胁。 2020年流行的Android威胁包括一月的静音广告软件（样本哈希值为75fd1658cd6cb56f9194dbb1aabadd64、80abde70e5f4d4dc7ace31586097e026和1250f1296c0e92112d554960d4f99710），以及新的Anubis样本（哈希值为d4be1208d35bc8badb0fa97a36a28c8c和d936dad9349ebe2daf8f69427f414fdc）。此外，还有Coybot巴西银行木马（样本哈希值为058de750a4a2402104e4bd22179f843和bf20ad4fcc9fb6910e481a199bb7da6），以及面包木马（样本哈希值为2273af79cae07c3d0d07eb4d3f30d6和bcdd9bcd29dd918466）。
     
  • PyInstaller打包程序的解包与反编译工具
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    本工具专为解包和反编译使用PyInstaller打包的Python程序设计，帮助开发者分析、修改已加密或压缩的应用代码，支持逆向工程需求。 支持的Python版本包括：1.0、 1.1、 1.3、 1.4、 1.5、 1.6、 2.0、 2.1、 2.2、 2.3、 2.4、 2.5、 2.6、 2.7、 3.0、 3.1、 3.2、 3.3、 3.4、 3.5、 3.6、 3.7、 3.8、 3.9、 3.10 和 3.11。可能存在部分文件无法反编译的情况，因为其他工具也难以处理这些问题。如果不能访问Github，请提供一个币以继续进行相关操作（文中提到有涉及GitHub的项目地址）。