Accelerated Disassembly, Reconstruction and Reversing: Training Course Transcript and WinDbg Practice Exercises with Memory Cell Diagrams, Revised Edi
A könyv tartalmazza a Szoftverdiagnosztikai szolgáltatások képzés teljes átiratát. Ismerje meg a szétszerelési, végrehajtási előzmények rekonstrukciós és bináris visszafordítási technikákat a jobb szoftverdiagnosztika, hibaelhárítás és hibakeresés érdekében x64 Windows platformokon.
A tanfolyam egyedi és innovatív mintaorientált elemzési megközelítést alkalmaz a tanulás felgyorsítása érdekében. A képzés gyakorlati, lépésről lépésre végrehajtott gyakorlati gyakorlatokból áll, amelyekben a WinDbg és a memóriadumpok kerülnek felhasználásra. Több mint 25 ADDR-mintát fed le, és számos fogalmat memóriacellás diagramokkal illusztrál.
A képzés előfeltétele a C és a C++ programozási nyelvek ismerete. Az operációs rendszer belső részeit és az assembly nyelvi fogalmakat szükség esetén elmagyarázzuk.
A képzés elsődleges célközönsége a szoftver technikai támogatással és eszkalációval foglalkozó mérnökök, akik komplex szoftverkörnyezetek memóriadumpjait elemzik, és mélyebbre kell hatolniuk a szoftver rendellenes szerkezetének és viselkedésének elemzésében. A tanfolyam hasznos továbbá a szoftvermérnökök, minőségbiztosítási és szoftverkarbantartó mérnökök számára, akik különböző számítógépes környezetekben futó szoftverek hibakeresését végzik, valamint a biztonsági kutatók, a rosszindulatú szoftverek és a memóriával foglalkozó törvényszéki elemzők számára, akik még soha nem használták a WinDbg-et a számítógépes memória elemzésére.
Az átdolgozott kiadás a WinDbg 10 legújabb verzióját használja, három gyakorlatot teljesen átdolgozott Windows 10 memóriadumpokkal, javított formázással, és tartalmazza a könyvben hivatkozott Memory Dump Analysis Anthology memóriaelemzési mintákat és technikákat is.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)