Accelerated Linux Disassembly, Reconstruction and Reversing: Training Course Transcript and GDB Practice Exercises with Memory Cell Diagrams
Le livre contient la transcription complète de la formation sur les services de diagnostic logiciel. Apprenez le désassemblage, la reconstruction de l'historique d'exécution et les techniques d'inversion binaire pour améliorer les diagnostics logiciels, le dépannage, le débogage, la recherche de mémoire, l'analyse des vulnérabilités et des logiciels malveillants sur les plates-formes Linux x64 et ARM64.
Le cours utilise une approche unique et innovante du langage des formes pour accélérer la courbe d'apprentissage. La formation consiste en des exercices pratiques, étape par étape, à l'aide de GDB et de vidages de mémoire du noyau Linux. Le cours couvre plus de 25 motifs ADDR introduits à l'origine pour la plate-forme Windows x64, et de nombreux concepts sont illustrés par des diagrammes de cellules de mémoire.
Les conditions préalables à cette formation sont une connaissance pratique des langages de programmation C et C++. Les aspects internes du système d'exploitation et les concepts du langage d'assemblage sont expliqués si nécessaire.
Cette formation s'adresse principalement aux ingénieurs de support technique et d'escalade qui analysent des vidages de mémoire provenant d'environnements logiciels complexes et qui ont besoin d'approfondir leur analyse de la structure et du comportement anormal des logiciels. Le cours est également utile pour les ingénieurs logiciels, les ingénieurs d'assurance qualité et de maintenance logicielle qui déboguent des logiciels fonctionnant sur divers environnements informatiques de type cloud et endpoint, SRE et DevSecOps, les chercheurs en sécurité et en vulnérabilité, les analystes de logiciels malveillants et d'investigation de la mémoire qui n'ont jamais utilisé GDB pour l'analyse de la mémoire d'un ordinateur.
Le livre contient également des descriptions de modèles ADDR résumées après chaque exercice.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)