1.软件检测领域应用的人体人体一些软件测试技术措施
2.动态恶意软件分析工具介绍
3.手机版通达信指标精选更新：副图--“主力吸筹”（源码）
4.代码分析有助于发现代码中的漏洞吗
5.VBA Stomping ——高级Maldoc技术
6.Presto源码分析之模式匹配

软件检测领域应用的一些软件测试技术措施

       软件检测领域广泛应用多种测试技术以确保软件的质量和安全。这些技术包括：

静态分析：无需运行，行为行通过检查源代码或编译文件，识别识别利用抽象语法树、源码源码数据流分析等方法发现潜在漏洞和编码错误。分析分析方法

动态分析：关注软件运行过程，人体人体电子商务平台 源码检测运行时错误、行为行性能问题和恶意活动，识别识别通过代码检测和调试实现。源码源码

沙箱环境：在隔离环境中执行软件，分析分析方法监视其行为以识别恶意软件，人体人体可借助虚拟机、行为行容器或定制框架。识别识别

模糊测试：通过提供无效或随机输入，源码源码评估软件的分析分析方法稳健性和安全性，适用于文件解析器等组件。

机器学习与AI：利用分析模式和异常识别技术，用于恶意软件检测、入侵检测和异常日志分析。

行为分析：关注软件与系统交互，通过监控日志和系统调用，识别可疑行为如权限滥用。

基于签名的检测：与已知威胁数据库对比，用于防病毒软件中的恶意软件识别。

启发式分析：运用规则或算法识别未知威胁，适用于检测代码模式或非正常行为。

       选择哪种技术取决于软件的特性和检测目标，这些工具共同确保软件的质量和安全。

动态恶意软件分析工具介绍

       在动态恶意软件分析工具的介绍中，我们旨在深入理解恶意软件执行后的行为。本教程为恶意软件分析系列教程的第二部分，如需全面了解，请先阅读系列教程之一。动态恶意软件分析工具主要用于在虚拟机环境中执行恶意软件，并对其活动进行分析。以下将逐一介绍几种关键工具：Procmon、Process Explorer、Regshot、ApateDNS、Netcat、Wireshark以及INetSim。

       Procmon，全称为Process Monitor，是一款系统进程监控软件，集Filemon和Regmon功能于一身，能够同时监控系统中的文件操作和注册表修改。它是一个高级的Windows系统和应用程序监控工具，由Sysinternals团队开发，现已被微软收购，具备高度的可靠性和稳定性。

       Process Explorer是邀请好友源码一款Windows系统和应用程序监控工具，结合了Filemon和Regmon的功能，并增加了多项增强功能。它提供稳定性和性能改进，具有强大的过滤选项，包含进程树对话框的改进、右击菜单过滤条目的调整、集成的堆栈跟踪对话框、堆栈跟踪的加速以及在位Windows上加载位日志文件的能力。此工具还能监控DLL和内核模式驱动程序的加载，以及系统引导时的所有操作。

       RegShot是一款注册表比较工具，通过两次抓取注册表来迅速找出差异，并允许以纯文本方式记录注册表，便于查看。其功能包括扫描并保存注册表快照，自动对比两次快照，并将结果保存为txt或html文档。RegShot体积小巧，非压缩版为K，压缩版为K，便于存储和传输。

       ApateDNS用于控制DNS响应，主要针对本地系统上的DNS服务器，可以将恶意软件生成的DNS请求重定向到指定IP地址的指定端口，用于静态恶意软件分析或使用沙箱环境。ApateDNS还能使用NXDOMAIN参数恢复多个域，防止恶意软件尝试连接到多个主机。

       Netcat（通常称为nc）是网络安全工具中的瑞士军刀，支持TCP和UDP协议，可用于网络读写数据、端口扫描、端口转发、文件传输和目录传输等。在执行动态恶意软件分析时，Netcat是不可或缺的工具，能建立入站和出站连接，且在客户端模式下用于连接，服务器模式下用于侦听。通过ApateDNS和Netcat结合使用，可以监视恶意软件的请求、重定向请求，并分析恶意软件使用的网络服务及其发出的请求。

       Wireshark（原名Ethereal）是网络封包分析软件，用于捕捉和显示网络封包的详细信息。它直接与网卡进行数据报文交换，并且在GNUGPL许可下提供免费使用和源代码访问。Wireshark是广泛使用的网络封包分析软件之一，对于理解网络通信和检测异常活动非常有用。

       INetSim是一个基于Linux的工具，用于模拟常见的智能斗地主 源码互联网服务，如HTTP、HTTPS、DNS和FTP等，以帮助在执行动态恶意软件分析时模拟互联网环境。INetSim能够回答恶意软件可能发出的请求，并记录所有传入连接，提供分析恶意软件使用的服务和发出请求的详细信息。它高度可配置，能够调整特定服务的侦听器端口，以适应恶意软件使用的非标准端口。

       在进行动态恶意软件分析时，这些工具提供了一套全面的方法，帮助安全专家理解并应对恶意软件的复杂行为。通过使用上述工具，安全团队能够深入分析恶意软件的活动，识别攻击手段，并采取相应措施保护系统免受攻击。

手机版通达信指标精选更新：副图--“主力吸筹”（源码）

       手机版通达信指标精选更新，"主力吸筹"功能详解

       指标源码如下：

       今日分享的指标名为“主力吸筹”，是通达信平台更新的一款实用指标，适用于手机与电脑。该指标旨在帮助用户识别市场主力资金的动向，判断股票价格的支撑与压力。接下来，我们将详细解析其源码。

       指标代码基于MACD指标的原理，结合了RSI、KDJ、布林带等技术指标，旨在捕捉股价在特定时间窗口内的趋势与动能。以下是指标的主要组成部分和功能说明：

       指标组成部分

       1. 基础指标计算

       2. 吸筹级别划分

       3. 吸筹等级指示

       4. 风险提示

       5. 涨跌趋势

       6. RSI（相对强弱指数）

       7. 低吸信号

       指标功能解析

       1. 吸筹级别：通过计算股价与前一个交易日的对比，以及与股价历史波动情况的比较，指标将吸筹行为分为7个等级，从低到高分别用不同的颜色表示。这有助于用户直观了解主力资金的吸筹程度。

       2. 吸筹等级指示：指标通过颜色变化，以折线图的形式展示不同级别的吸筹信号，用户可以快速识别当前市场主力的资金动向。

       3. 风险提示：指标通过计算特定时间内的涨跌趋势，结合RSI等技术指标，为用户提供了风险评估功能。当风险较高时，指标将发出警告信号，提示用户注意投资风险。

       4. 涨跌趋势：通过计算当前股价与前一个交易日以及历史高点或低点的对比，指标揭示了股价的趋势性行为，帮助用户判断市场方向。

       5. RSI（相对强弱指数）：通过计算收盘价与前一个交易日收盘价的波动情况，指标评估了市场的强弱程度，为用户提供了短期市场趋势的商品后台管理源码参考。

       6. 低吸信号：当RSI指数低于特定阈值（例如）时，指标将提供低吸信号，提醒用户在市场回调时可能有较好的买入机会。

       7. 大资金入场：通过分析成交量与股价关系，指标识别大资金入场的迹象，为用户提供了投资方向的参考。

       使用指南

       在使用此指标时，建议结合其他技术分析工具，综合判断市场情况。指标提供的是辅助分析工具，不能替代专业的市场研究与决策。

       指标代码适用于通达信平台，包括手机与电脑版本。在使用过程中，若遇到编码错误，可能是平台兼容性问题，建议联系技术支持获取解决方法。

       喜欢此指标的用户，可以关注我们的平台，以便获得更多的技术分享与支持。感谢大家的点赞与支持！

       再次强调，指标仅供学习与研究使用，不应用于商业或非法目的。文中观点具有主观性，用户应根据自身情况谨慎判断，据此操作风险自负。

代码分析有助于发现代码中的漏洞吗

       代码分析，作为一种软件开发和维护中的关键实践，确实有助于发现代码中的漏洞。通过对代码进行细致的分析，开发者能够识别潜在的错误、不安全的编程实践、逻辑不一致以及未遵循最佳实践的地方。这种分析可以是静态的，即在不运行代码的情况下检查源代码，利用自动化工具来寻找可能的错误或安全漏洞；也可以是动态的，即通过运行代码并观察其行为来发现运行时错误或安全弱点。

       静态代码分析尤其擅长于检测语法错误、未使用的变量、潜在的空指针解引用、不安全的函数调用等，而动态分析则更适合揭示那些仅在特定条件下触发的错误，如竞态条件、内存泄漏等。结合使用这两种方法，可以显著提高发现代码漏洞的效率。

       此外，代码分析还能促进代码质量的提升，通过识别并改进代码中的怎么引入servlet源码不良实践，如硬编码的值、过长的函数、缺乏注释等，从而增强代码的可读性、可维护性和安全性。因此，代码分析是软件安全开发流程中不可或缺的一环。

VBA Stomping ——高级Maldoc技术

       揭秘VBA Stomping：高级的Maldoc颠覆者

       在当今的威胁情报世界中，VBA Stomping技术凭借其巧妙的策略，正在挑战传统的安全防线。这是一种高级的Maldoc技术，它巧妙地绕过反病毒检测，通过颠覆性的手段隐藏恶意代码。VBA Stomping的核心是通过销毁源代码，只保留编译后的p-code，这种策略让传统的静态检测工具束手无策。

       想象一下，攻击者如何在.docx或.xlsx文件中施展手段。他们可以利用VBA stomping示例，如在文档中进行“源代码魔术”，在不同Office版本中执行截然不同的代码，而编译后的p-code却保持不变。这种灵活性使得恶意文档在不同环境中的行为难以预测，增加了安全分析的复杂性。

       更进一层，高级VBA stomping技术甚至可以消除源代码的痕迹，将其替换为零或随机字节，使检测工具只能看到编译后的代码，从而混淆视听。这无疑对许多依赖源代码分析的Maldoc检测工具构成了严峻的挑战。

       从防御者的角度看，VBA stomping技术的出现使得许多安全工具难以识别源代码和实际执行的p-code，使得Maldoc检测变得异常困难。这不仅可能导致恶意文档行为的多样性，而且增加了检测过程的难度和复杂度。

       然而，面对这一威胁，我们需要更为智能和深入的防护策略。虽然Maldoc设计初衷是隐藏VBA源代码，但技术的进步总是双刃剑。开源工具如“VBA地震仪”应运而生，它专为探测VBA stomping而设计，为安全研究人员提供了一线希望。安全解决方案提供商应当不断优化，以应对这种源代码与p-code差异的检测挑战，确保在信息时代的网络安全之战中保持领先。

       总的来说，VBA Stomping是恶意文档世界中的一股暗流，它警示我们必须持续关注并提升我们的防护技术，以抵御这些不断演变的威胁。记住，对于任何安全威胁，理解并适应其策略是关键。

Presto源码分析之模式匹配

       Presto 中的小型模式匹配库，即presto-matching，其作用在于识别并优化性能不佳的查询计划。本文将详细解析presto-matching库中的主要概念，包括Pattern、Match、Matcher，以及它们的设计思路与在Presto查询优化中的应用。

       首先，Pattern是一个抽象类，它负责定义模式的结构、行为、常用构造方法，形成了小型的DSL，并提供与匹配逻辑之间的桥梁方法matches。Pattern的结构定义了模式的属性，如EqualsPattern的expectedValue和FilterPattern的predicate。Pattern的行为通过accept方法实现，它接受Matcher核心类和匹配对象，以及用于保存匹配过程中关注的节点的Context。Pattern还定义了模式构造方法，使用户可以直观地描述复杂的匹配逻辑，避免冗长且难以理解的代码。

       Pattern匹配的关键在于Pattern的matches方法，它用于判断给定对象是否能匹配当前模式。

       Pattern的子类包括5个，分别用于实现不同的匹配逻辑。

       Match是一个抽象类，代表匹配结果，包含Present和Empty两个私有实现类。Present类保存匹配到的节点，Empty类表示未匹配到任何内容。用户通过Match的工厂方法获取具体的实现类。

       Matcher作为桥梁，使用Visitor模式，定义了匹配各种模式的方法。当前实现仅有一个DefaultMatcher，它通过递归调用match方法，检查整个模式链是否满足给定对象，同时保存用户感兴趣的子节点。

       模式匹配在Presto中的应用主要在于查询优化，特别是在基于规则的优化器中。例如，Presto的优化规则推限通过项目可以利用模式识别找到性能提升的机会，通过在选择阶段减少数据量，从而减少整个查询的处理数据量。

       本文对presto-matching库进行了深入解析，从其设计思路到实际应用，展现了模式匹配在Presto查询优化中的重要作用。这个库的设计虽然简洁，但在查询优化场景中发挥了巨大作用。它不仅提高了查询性能，还为未来的类似模式识别场景提供了灵活的应用基础。

什么事程序分析

       程序分析是一种技术或过程，旨在理解计算机程序的逻辑结构和功能，以确定程序的行为和功能是否符合预期。通过对程序的语法、语义和逻辑结构进行深入分析和理解，程序分析人员可以识别程序的潜在问题，如错误、漏洞或性能瓶颈。这是软件开发过程中的一个重要环节，有助于确保软件的质量和性能。

       程序分析的主要内容包括：

       1. 代码审查：对源代码进行细致的检查和阅读，以理解其逻辑结构和功能。这包括检查代码的正确性、可读性、可维护性和效率。

       2. 调试和测试：通过运行程序或特定部分的代码来检测其实际行为，与预期行为进行比较，从而识别问题并进行修复。调试工具和技术在此过程中非常关键。

       3. 性能分析：评估程序的运行效率，识别性能瓶颈并优化代码。这包括对程序的内存使用、执行时间和资源消耗等方面进行分析。

       4. 安全性分析：检查程序中的潜在安全漏洞，如注入攻击、跨站脚本等，以确保程序的安全性。

       程序分析的具体过程可能包括以下几个步骤：

       1. 理解程序的输入和输出：分析程序的输入数据和输出数据，以理解程序的功能和行为。

       2. 分析程序的逻辑结构：理解程序的模块、函数和变量如何相互作用以实现其功能。

       3. 使用调试工具和技术：设置断点、单步执行等，以观察程序在运行时的情况。

       4. 识别问题并进行修复：根据分析结果识别问题，并进行相应的修改和优化。

       总之，程序分析是软件开发过程中的一个重要环节，它确保了软件的质量和性能，帮助开发者更好地理解程序的逻辑结构和功能，从而进行必要的修改和优化。

看和学习源代码的好经验有哪些?

       首先，阅读源代码时，应通览代码，了解其基本功能和工作原理。识别出关键文件、函数与变量是至关重要的一步。

       接着，识别代码依赖关系。注意代码所依赖的外部库或模块及其与主代码库的交互方式，这有助于深入理解整个系统结构。

       评估代码复杂性。通过观察控制结构的嵌套深度、功能长度与代码冗余程度，可以判断代码的复杂性和可读性。

       寻找常见的编码模式、设计原则和最佳实践。识别这些元素有助于学习如何编写高效、规范的代码。

       搜索潜在错误、漏洞或逻辑错误。确保代码的稳定性和安全性是源代码分析中的关键步骤。

       分析代码性能。识别性能瓶颈、内存泄漏或低效算法，以优化代码运行效率。

       检查代码注释和文档的质量。这能帮助你理解开发者的设计思路和代码意图。

       进行安全分析。对代码进行安全漏洞检测，如SQL注入、跨站脚本等，以确保代码的安全性。

       考虑编写测试或使用静态代码分析工具，以验证代码行为和质量。这有助于提高代码的可靠性和可维护性。

       提出重构建议，以优化代码结构和提高代码可读性。这一步骤有助于提高代码的可扩展性和可维护性。

       推荐使用 CODEMAP源代码阅读器。这款工具通过代码编辑器平铺布局、跳转结构自动连线、手动添加高亮、标注等形式，使代码结构清晰易懂，尤其适用于分析复杂项目的框架结构。它能显著提升阅读源代码的效率。

       了解更多相关演示内容，请查看以下链接：

       /video/BV1V

单细胞（细胞核）转录组分析

       写在前面：

       作物前言分子生物学的开山之作，这篇文章聚焦单细胞（细胞核）转录组学分析。单细胞技术作为当下最火的技术之一，已经广泛应用到多个领域。

       但大约两三年前，我刚接触单细胞测序时，却遇到不少阻碍。首先，作为一项应用技术，某些合作公司部分享分析代码。对于一片论文而言，把实验的原始数据和源分析代码公开，是学界约定俗称的事情，这种不分享源代码的行为，显然不妥。首先，分析代码并非原创吧；其次，我们花钱测序分析，不分享源代码我们如何在此基础上进行调整？或者后续按照审稿人意见增减分析结果？诸如此类。

       于是，开辟这个专栏的初衷就是，分享分析中使用的核心代码。这些代码，基本都是我在前人基础上修改，并运用到自己实验分析中（即亲测有效）。更详细的部分可参考我的Github (github.com/Richie-rider)，如果这些代码帮助了你们，请帮我点亮星星。

       单细胞测序是一种先进的基因组学技术，它允许科学家在单个细胞水平上分析基因表达。这项技术通过从单个细胞中提取核酸（通常是RNA或DNA），然后进行高通量测序来实现。单细胞测序技术的关键优势在于能够揭示细胞之间的异质性，这在使用传统的群体平均数据时可能无法检测到。单细胞测序技术为理解细胞行为和生物过程提供了前所未有的分辨率和深度，推动了生物医学研究和精准医疗的发展。

       单细胞RNA测序也称scRNA-Seq。通常而言，一般的组织细胞RNA-seq实验会产生万个读数，如果一个基因的频率超过RPKM，即每百万读数中每千个碱基中超过个，这一基因即被认为有表达。泊松分布下，1kb长的基因有超过个读数和4%的最小变异系数，即CV值；哺乳动物细胞通产含有,个mRNA，因此至少要用个单细胞一起才能到达最小CV值；考虑到逆转录的效率和环境干扰等因素，为得到准确的表达和细胞种类的识别，需要使用的细胞数量实际要更多。

       目前版本的单细胞测序有很多个平台，包括国产的和非国产的平台，其中以XGenomics最为广泛。分析方法的开发主要在Python和R两个平台。

       Python主要是Scanpy (Scanpy – Single-Cell Analysis in Python) Monocle 3Python主要是Scanpy (Scanpy – Single-Cell Analysis in Python)

       R主要是Seurat和Monocle2/3（satijalab.org/seurat/），(Monocle 3)。

什么是程序分析

       程序分析是一种理解和评估程序的方法。

       程序分析是对程序进行深入理解和评估的过程。它涉及到对程序的源代码进行仔细审查，以理解其结构、逻辑和行为。通过程序分析，我们可以确定程序是否按预期工作，识别潜在的问题，并找出可能的优化点。下面详细介绍程序分析的几个方面：

       首先，程序分析关注程序的逻辑结构。分析者会关注程序的各个部分如何相互关联，以及它们如何协同工作来实现特定的功能。这包括理解程序中的变量、函数、类和模块的作用，以及它们之间的关系。

       其次，程序分析强调程序的正确性。分析者会检查程序的每一行代码，以确认其是否符合编程规范和标准，并且没有逻辑错误或潜在的缺陷。这包括检查语法错误、逻辑错误和可能的边界条件等问题。

       此外，程序分析还包括性能评估。在这一阶段，分析者会关注程序的运行效率，检查是否存在可以优化的部分，以提高程序的运行速度和响应能力。这可能涉及到识别不必要的计算、内存使用优化或算法改进等方面。

       最后，程序分析也涉及安全性考虑。分析者会检查程序中可能存在的安全隐患，如潜在的安全漏洞、数据泄露风险或非法操作等。这有助于确保程序在真实环境中的稳定性和安全性。

       总的来说，程序分析是一个多层次、多维度的过程，旨在全面理解和评估程序的各个方面，包括结构、逻辑、性能和安全等。它是软件开发过程中不可或缺的一部分，对于确保软件的质量和可靠性至关重要。