iOS AOP文章系列
前导知识：
Mach-O文件结构分析 静态链接&动态链接 OC方法&OC类&OC对象 方法查找和消息转发 AOP框架：
Method Swizzling Fishhook Apsects NSProxy AOP 静态链接 还是通过 🌰 来分析：
➜ ios cat bar.c int global = 1; void fizz(int a) { global = a; } ➜ ios cat main.c extern int global; void fizz(int a); int main() { fizz(100 + global); return 0; } 编译链接 bar.c 和 main.c 生成可执行文件 main
➜ ios xcrun -sdk iphoneos clang -c bar.
iOS AOP文章系列
前导知识：
Mach-O文件结构分析 静态链接&动态链接 OC方法&OC类&OC对象 方法查找和消息转发 AOP框架：
Method Swizzling Fishhook Apsects NSProxy AOP 二进制结构 使用 MachoView 工具查看二进制执行文件，结构为：
Header 头中魔术数字：
可执行格式 magic 用途 脚本 \x7FELF 主要用于 shell 脚本，但是也常用语其他解释器，如 Perl, AWK 等。也就是我们常见的脚本文件中在 #! 标记后的字符串，即为执行命令的指令方式，以文件的 stdin 来传递命令 通用二进制格式 0xcafebabe 0xbebafeca 包含多种架构支持的二进制格式，只在 macOS 上支持 Mach-O 0xfeedface（32 位） 0xfeedfacf（64 位） macOS 的原生二进制格式 Mach-O 主要三部分：
最近逛Gayhub看到Hugo，不管框架怎么样，先进官网看主题，颜狗瞬间被皮肤所吸引，回头默默看了下自己的博客，不就是荣耀水晶皮肤和没皮肤的区别么！再浏览文档和上手体验后，竟然还体会到了+10点攻击力的感受，安装、配置、部署、主题、MD即显、Actions配套等处处体现Hugo的简洁、灵活和高效！
随即开始了迁徙之路（主要是想换个皮提高下写Blog的动力）…
安装 参照官档：
https://gohugo.io/documentation/
同时Hugo Demo站也提供了详尽文档：
https://hugoloveit.com
主题 个人喜欢黑白极简：
https://themes.gohugo.io/loveit/
配置 着重说下三个小坑：
搜索功能
未使用开箱即用的lunr（听说对中文不友好），直接用algolia，除了根据Hugo文档配置config.toml对应部分外，为了后续实现Github Actions自动化部署，而使用atomic-algolia，额外需要通过npm init生成package.json后，在其中添加：
... "scripts": { "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1", "algolia": "atomic-algolia" }, ... ``
Actions中workflow配置：
- name:Setup Nodeuses:actions/setup-node@v2.1.0with:node-version:'12.x'# ... #- name:Setup Algoliaenv:ALGOLIA_APP_ID:63ROI1DYLOALGOLIA_ADMIN_KEY:${{ secrets.ALGOLIA_ADMIN_KEY }}ALGOLIA_INDEX_NAME:houugen_blogALGOLIA_INDEX_FILE:public/index.jsonrun:npm install atomic-algolia && npm run algolia Note ALGOLIA_ADMIN_KEY为Algolia API Keys中的Admin API Key，将其值添加到Github的Secrets中 文档图片
之前使用Hexo时文章和图片文件夹并行在posts中
➜ houugen.github.io git:(hugo) ✗ tree posts posts/ ├── Blockchain-Security-Articles.
背景 国家企业信用信息公示系统查询时使用极验验证码，大概率为第三代汉字语序点选识别。
查询资料发现可使用深度学习进行汉字定位及分类。
参考资料：
https://runninggump.github.io/2018/11/19/破解含语序问题的点击验证码 https://cos120.github.io/crack/ https://www.cnblogs.com/codefish/p/10104320.html http://www.aneasystone.com/archives/2018/03/python-selenium-geetest-crack.html 实践后效果：
使用的框架、算法及工具：
定位&分类 样本标注：labelImg、若快 训练框架：darknet yolov3 语序识别 百度ocr 结巴分词 百度搜索词频统计 模拟 selenium 滑动轨迹：利用jquery.easing模拟人工轨迹 踩坑 汉字定位和分类学习详尽的实践步骤参考资料中都有说明，这里不再叙述。这里记录下实践过程中踩的坑及一些特殊处理。
darknet环境 坑1：不要使用cpu训练 windows/linux推荐使用 AlexeyAB/darknet，专门定制。 VS2017 + VC++2015 v140工具集 CUDA9.0 （坑2： 10.0 在win10 nvidia gtx 1080 ti上报 cuda error:no error，==！答案搜都搜不到，耽搁许久尝试降级才成功） OpenCV 3.4.0 cuDNN7.1 分类样本 坑3：使用手工标注汉字分类样本500张1h后发现刚不住，可使用打码平台，多进程8w张3h搞定。
坑4：分离1.3k汉字训练后验证100张发现准确率同样为85%！无需更多样本分离更多汉字。
坑5：人工打码准确率不能奢望，又花费1h对词频小于10的茫茫多汉字进行修正（脚本在仓库）。
环境:
spider(docker) : scrapy + postgresql
auto(vps) : script(python2markdown & bash2workflow) + travis2hexo
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FridaDev 作为大自然的搬运工和组装师傅，收集并增强一些非常有用的frida脚本封装为FridaDev工具，可以实现一键式逆向需求，提高生产力。
脚本来源：
https://github.com/0xdea/frida-scripts https://github.com/AloneMonkey/iOSREBook/tree/master/chapter-7/7.3%20Frida%E5%AE%9E%E6%88%98%E5%BA%94%E7%94%A8/Frida 修改：
动态hook ui增加打印controller和action 根据稳定性trace选择spwan，其他功能选择attach 仓库直通车：https://github.com/houugen/FridaDev
功能 usage: fridaDev.py [-h] [-l] [-i] [-u appName] [-d appName] [-t identifier] [-e identifier] frida tools optional arguments: -h, --help show this help message and exit -l, --list list running processes -i, --info list installed app infomation -u appName, --ui appName show UI (only for ios) -d appName, --dynhook appName dynamic hook -t identifier, --trace identifier ObjC/java and Module tracer -e identifier, --enumerate identifier Collection of functions to enumerate classes and list 功能：列出运行进程名及pid
