反混淆

想了解如何对混淆为十六进制表示的JavaScript变量进行反混淆吗？本文提供了一个示例代码，并讨论了可能使用某个网站进行混淆的情况。您将了解到是否有办法在混淆之前将该代码恢复为原始版本，以及如何反混淆JavaScript变量。掌握这些方法和技巧，您可以更好地理解和分析混淆的代码。

本文主要是作者记笔记为主，温故而知新，记录混淆和解混淆的代码，后期可能会更新文章细节 以以下代码为例： 首先导入库 本次就是将return语句增加改为逗号表达式，来混淆部分阅读逻辑 混淆后代码如下： 还原混淆的代码如下：

1.使用背景 ProGuard能够通过压缩、优化、混淆、预检等操作，检测并删除未使用的类,字段,方法和属性，分析和优化字节码，使用简短无意义的名称来重命名类，字段和方法。从而使代码更小、更高效、更难进行逆向工程。 Android代码混淆，又称Android混淆，是一种Android APP保护

deflat脚本链接：GitHub - cq674350529/deflat: use angr to deobfuscation 这里以代码混淆与反混淆学习-第一弹中的OLLVM 混淆样本为例进行去除。【LLVM-4.0】 控制流平坦前 控制流平坦后 python deflat.py --file main-bcf --addr 0x401180 deflat.py 成功去除后效果： 去混淆后，效果还算可以，能分析程序流程

一、混淆的意义 混淆代码并不是让代码无法被反编译，而是将代码中的类、方法、变量等信息进行重命名，把它们改成一些毫无意义的名字，同时也可以移除未被使用的类、方法、变量等。 所以直观的看，通过混淆可以提高程序的安全性，增加逆向工程的难度，同时也有效

同时打 debug包和release包，生成的目录在build-output文件夹下面  一般直接运行的apk 包是在build/intermediates/apk/debug 目录下 方法1：Android studio 安装插件jadx build成apk 后 直接选中 右键 在Jadx GUI中反编译 就可以查看代码 方法2： android 反编译方法、工具介绍_sjh_389510506的博客-CSDN博客

测试部分代码 混淆矩阵代码： 数据集划分代码：

•eval 加密 • 变量混淆 • 属性加密 • 控制流平坦化 • 僵尸代码注入 • 代码压缩 • 反调试 JavaScript 混淆——开源项目 JavaScript 混淆——在线工具** JavaScript 混淆——商业服务 案例三JS注入冲突，请点击这里下载 demo3下载地址

利用python绘制混淆矩阵，直接附代码。 简单理解混淆矩阵的元素含义，例如下面第一行第二个的“3”表示实际标签为类别0的预测成类别1的有3个样本。 附效果图： 如果需要切换不同的颜色，如：

混淆矩阵是评判模型结果的一种指标，属于模型评估的一部分，常用于评判分类器模型的优劣。 混淆矩阵常用于验证集中，横坐标True Labels对应真实类别，纵坐标Predicted Labels对应网络的预测类别。 对角线上的数值代表预测正确的样本个数。我们期望在网络预测过程中，尽可

在机器学习领域， 混淆矩阵（Confusion Matrix） ，又称为可能性矩阵或错误矩阵。混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在 无监督学习 一般叫做 匹配矩阵 。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面 混淆

# 指定代码的压缩级别 0 - 7(指定代码进行迭代优化的次数，在Android里面默认是5，这条指令也只有在可以优化时起作用。) -optimizationpasses 5 # 混淆时不会产生形形色色的类名(混淆时不使用大小写混合类名) -dontusemixedcaseclassnames # 指定不去忽略非公共的库类(不跳过library中的非

项目源码 LLVM 计划启动于2000年，开始由美国 UIUC 大学的 Chris Lattner 博士主持开展，后来 Apple 也加入其中。最初的目的是开发一套提供中间代码和编译基础设施的虚拟系统。 LLVM 命名最早源自于底层虚拟机（Low Level Virtual Machine）的缩写，随着 LLVM 项目的不断发展，原先的全称

android 发布正式版本都会涉及到代码加密，防止反编译，这就涉及到混淆文件的配置 1、在app模块的build.gradle中配置 然后在其中引用的proguard-rules.pro文件中配置混淆即可 注：这里的app模块是指在build.gradle中配置的是 因为有的工程中有多个模块 2、proguard-rules.pro文件中配置混淆

混淆矩阵是评估模型结果的一种指标 用来判断分类模型的好坏  预测对了 为对角线  还可以通过矩阵的上下角发现哪些容易出错 从这个 矩阵出发 可以得到 acc ！= precision recall  特异度？    目标检测01笔记AP mAP recall precision是什么 查全率是什么 查准率是什么 什么是准确率