Binary Ninja 4.0.5336 (macOS, Linux, Windows) - 逆向平台

Binary Ninja 4.0.5336 (macOS, Linux, Windows) - 逆向平台

请访问原文链接:https://sysin.org/blog/binary-ninja/,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。

作者主页:sysin.org


Binary Ninja

A New Type of Reversing Platform

Binary Ninja 是一个交互式反编译器、反汇编器、调试器和二进制分析平台,由逆向工程师为逆向工程师打造。Binary Ninja 的开发重点是提供高质量的自动化 API 和干净易用的 GUI,全球恶意软件分析师、漏洞研究人员和软件开发人员都在积极使用。Binary Ninja 具备跨平台的强大优势 (sysin),可反编译为 Windows、macOS 和 Linux 上的许多常见架构构建的软件。

decompiler, disassembler

功能简介

反编译 Decompile

针对任何受支持的架构(包括您自己的架构)反汇编和反编译代码为 C 或 BNIL。

分析 Analyze

可视化控制流并以交互方式浏览交叉引用。

自动化 Automate

使用 C++、Python 和 Rust API 从 UI 内部或外部自动进行分析。

调试 Debug

在任何受支持的架构或平台上本地或远程调试程序。

协作 Collaborate

使用我们的企业产品通过同步提交轻松协作。

加速 Accelerate

通过额外的 AI 功能加速分析并优化理解。

下载地址

Binary Ninja 4.0.5336 for macOS Universal

百度网盘链接:https://sysin.org/blog/binary-ninja/

Binary Ninja 4.0.5336 for Linux x64

百度网盘链接:https://sysin.org/blog/binary-ninja/

Binary Ninja 4.0.5336 for Windows x64

百度网盘链接:https://sysin.org/blog/binary-ninja/

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/22576.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

机器学习算法 —— 逻辑回归

🌟欢迎来到 我的博客 —— 探索技术的无限可能! 🌟博客的简介(文章目录) 目录 逻辑回归逻辑回归的介绍逻辑回归的优点逻辑回归的缺点逻辑回归的应用 实践演示库函数导入模型训练模型参数查看数据和模型可视化模型预测 …

11_JavaWeb监听器

文章目录 监听器1.监听器的分类2.application域监听器案例 监听器 概念:后端要发生一些事情的时候,自动触发一些代码的执行; 1.监听器的分类 web中定义八个监听器接口作为监听器的规范,这八个接口按照不同的标准可以形成不同的分类 按监听的…

下载ubuntu22.04

建议使用:清华源镜像 官网下载比较慢Ubuntu 22.04.4 LTS (Jammy Jellyfish) 打开清华源向下翻 然后找到22.04 下载完成:

C++的线性回归模型

线性回归模型是数理统计中的一种回归分析方法,其核心思想是通过建立一个线性方程来描述因变量与自变量之间的关系。这种关系可以表示为y wx e,其中y是因变量,x是自变量,w是回归系数向量,e是误差项,服从均…

28份 | FCIS 2023网络安全创新大会(公开)PPT分享

1、AIGC安全审计框架初探 2、AI领航,提效网络安全运营新未来 3、AI时代大模型安全分析 4、AI在企业内部的机遇与挑战 5、从0开始设计webshell管理工具 6、从实战看红队进攻技巧 7、移动终端软件供应链安全治理探讨 8、大模型时代下蓝军攻防实践 9、多视角下…

如何微调出自己的大模型——LoRA原理解析

1、前言 上一篇文章,我们已经讲了隐扩散模型——Stable Diffusion生成大模型。这种大模型,参数量及其之大。你没有足够的算力资源,就只能够使用人家已经训练好的大模型。既然没有办法训练属于自己的模型,那我们就想,是…

RocketMQ教程(一):RocketMQ的基本概念

RocketMQ是什么? RocketMQ 是一个分布式消息中间件和流计算平台,由阿里巴巴团队开源并贡献给 Apache 软件基金会,现为 Apache 顶级项目。它主要用于处理大规模数据的传输问题,支持高吞吐量、高可用性和可扩展性的消息发布和订阅服…

Kotlin 抽象类

文章目录 定义构造函数普通成员(属性或方法)抽象成员(属性或方法)实例化抽象类使用伴生对象继承抽象类 定义 在 Kotlin 中,抽象类使用abstract class定义: abstract class 类名 { 属性/方法 }我们可以尝试…

React - 实现走马灯组件

一、实现效果 二、源码分析 import {useRef, useState} from "react";export const Carousel () > {const images [{id: 3, url: https://sslstage3.sephorastatic.cn/products/2/4/6/8/1/6/1_n_new03504_100x100.jpg}, {id: 1, url: https://sslstage2.sephor…

RabbitMQ docker安装及使用

1. docker安装RabbitMQ docker下载及配置环境 docker pull rabbitmq:management # 创建用于挂载的目录 mkdir -p /home/docker/rabbitmq/{data,conf,log} # 创建完成之后要对所创建文件授权权限,都设置成777 否则在启动容器的时候容易失败 chmod -R 777 /home/doc…

团队项目开发使用git工作流(IDEA)【精细】

目录 开发项目总体使用git流程 图解流程 1.创建项目仓库[组长完成] 2. 创建项目,并进行绑定远程仓库【组长完成】 3.将项目与远程仓库(gitee)进行绑定 3.1 创建本地的git仓库 3.2 将项目添加到缓存区 3.3 将项目提交到本地仓库&#…

102、python-第三阶段-11-数据输出-输出到文件中

配置完成后,再次执行代码,发现输出的文件有好多,和电脑的内核数量有关系 这样就可以分别输出到一个对应的文件了

攻防世界---misc---normal_png

1、下载附件是一张图片 2、先看这张照片,我感觉它的宽高不一样,感觉有问题,但是我也没深想 3、接着用winhex分析,也没有发现奇怪的地方,于是我去binwalk,没什么发现,就是一张正常的图片&#x…

【Vue】Vue生命周期

Vue生命周期:就是一个Vue实例从创建(new一个Vue实例) 到 销毁(关闭网页) 的整个过程。 生命周期四个阶段:① 创建 ② 挂载 ③ 更新 ④ 销毁 创建阶段:创建响应式数据 通过data给当前的Vue实例提…

树莓集团:产学研一体化发展

树莓集团,通过与高校、研究机构等合作,旨在促进科技成果的转化和应用,提高技术创新能力,实现经济社会可持续发展。深刻认识产学研一体化对于推动产业创新、提升竞争力的关键作用。 1、与高校合作 紧密合作:树莓集团与…

Day08 备忘录页面设计

​ 当前章节完成后效果图 一.布局设计和生成静态数据 当前章节备忘录页面布局设计跟 第7章节一样,只是内容方面发生变化,其他样式都一样。直接把代码粘出来了当前章节备忘录 MemoView.xaml 页面完整示例代码 <UserControl x:Class="MyToDo.Views.MemoView"xmlns…

Python | 刷题日记

1.海伦公式求三角形的面积 area根号下&#xff08;p(p-a)(p-b&#xff09;(p-c)) p是周长的一半 2.随机生成一个整数 import random xrandom.randint(0,9)#随机生成0到9之间的一个数 yeval(input("please input:")) if xy:print("bingo") elif x<y:pri…

python数据分析——逻辑回归

参考资料&#xff1a;活用pandas库 逻辑回归 当响应变量为二值响应变量时&#xff0c;经常使用逻辑回归对数据建模。 # 导入pandas库 import pandas as pd # 导入数据集 acspd.read_csv(r"...\data\acs_ny.csv") # 展示数据列 print(acs.columns) # 展示数据集 pri…

[数据集][图像分类]茶叶叶子病害分类数据集304张4类别

数据集类型&#xff1a;图像分类用&#xff0c;不可用于目标检测无标注文件 数据集格式&#xff1a;仅仅包含jpg图片&#xff0c;每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)&#xff1a;304 分类类别数&#xff1a;4 类别名称:[“anthracnose”,“bird_eye_spot”…

功效系数法

功效系数法&#xff08;Efficacy Coefficient Method&#xff09;是一种综合评价方法&#xff0c;它根据多目标规划的原理&#xff0c;对每个评价指标确定一个满意值和不允许值&#xff0c;以满意值为上限&#xff0c;以不允许值为下限。计算各指标实现满意值的程度&#xff0c…