摘要：Codebox是一个图形工具，可帮助为Go函数/方法/界面创建污点跟踪模型。 您可以在图形（ web ）界面中指定污点逻辑，然后生成CodeQL污点跟踪模型以及这些模型的Go场景测试用例。 例子 创建codebox工具是为了扩展 （Go的官方CodeQL提取器和库）的污点跟踪模型。 您可以在下面找到所有由codebox生成并合并到库中的模型和测试： 污染追踪模型： : 测试： : 导入： : 有关目标的更多信息： : 注意： codebox工具及其作者与GitHub / Semmle没有关系。 这个怎么运作 # - go get go get github.com/gagliardetto/codebox # - Enter the codebox folder: cd $GOPATH /src/github.com/gagliardetto/codebox

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Android 污点分析工具

污点分析是安全领域一种重要的动态分析技术。传统二进制代码级的污点分析存在两个主要问题：a）指令级的污点传播规则不准确；b）无法进入内核函数，造成分析不准确，同时大量插桩函数内部指令影响系统效率。为此提出两种方法解决上述问题。首先，按照污点传播语义制定准确的指令级传播规则；其次，设计函数调用与退出的污点处理规则，并利用函数摘要快速传播污点。采用动态插桩工具实现原型系统TaintIce，并对真实漏洞攻击进行了测试。实验结果表明，TaintIce能检测到传统污点分析无法检测到的攻击，并且性能得到提升。因此提出的技术可有效提高污点分析的检测效果与性能。

基于信息流的Android应用污点分析技术的研究.pdf

本项目是一个Android Project，用Canvas给人脸化妆(画妆)的APP演示项目主要内容包括：唇彩，美瞳，粉底，眼影，腮红，眼线，双眼皮，眉毛等，能画的妆，都画了利用图形局部变形算法进行 大眼，瘦脸，丰胸，大长腿等磨平/美白部分效果展示美妆 大眼瘦脸大长腿更多演示效果请直接查看下方原理文章，或者直接下载 演示APP Release V1.0.0版本演示APP 主要实现了的部分为public enum Region {     FOUNDATION("粉底"),     BLUSH("腮红"),     LIP("唇彩"),     BROW("眉毛"),     EYE_LASH("睫毛"),     EYE_CONTACT("美瞳"),     EYE_DOUBLE("双眼皮"),     EYE_LINE("眼线"),     EYE_SHADOW("眼影");     private String name;     Region(String name) {         this.name = name;     } } public enum BeautyType {     SMALLFACE(2,"瘦脸"),     LONGLEG(3,"大长腿增高"),     EYE(4,"眼睛放大"),     BREST(5,"丰胸"),     WHITE(7,"美白"),     SMALLBODY(9,"瘦脸瘦身");     private int type;     private String name;     BeautyType(int type, String name) {         this.type = type;         this.name = name;     } }原理Android：让你的“女神”逆袭，代码撸彩妆（画妆)Android：让你的“女神”逆袭，代码撸彩妆 2（大眼，瘦脸，大长腿）

PolyTracker PolyTracker是用于自动词法注释和解析器导航的工具，该反义词是专为将其称为ALAN解析器项目而设计的。 这是一个LLVM传递，说明PolyTracker PolyTracker是用于自动词法注释和解析器导航的工具，该反义词仅是为了将其称为ALAN解析器项目而设计的。 这是LLVM传递，可检测其编译的程序，以跟踪输入文件的哪些字节由哪些功能操作。 它输出一个包含函数到输入字节的映射的JSON文件。 与Taintgrind之类的动态乐器替代方法不同，PolyTracker的演奏效果可忽略不计

流行者 FlowWalker 是一个实用的离线污点分析框架，具有高效率和低开销。 动态污点分析 (DTA) 是一种数据流分析技术，可监控污点源并跟踪外部输入的传播。 通过 DTA 的结果，可以判断哪些例程和哪些条件跳转在过程中受到外部数据的影响，从而可以手动控制。 FlowWalker 旨在提供一个实用、可用和可扩展的 DTA 框架。 现有的 DTA 工具会分析数据传播以及目标流程的执行，从而给流程带来了无法接受的沉重负担。 FlowWalker 将分析过程与执行分离，因此它由一个动态检测模块 Recorder 和一个跟踪分析器 Replayer 组成，后者给出过程的完整跟踪，以及一个跟踪分析器 Replayer，它分析跟踪并进行数据流跟踪。 此外，FlowWalker 还包含一个独立的模块 Recognizer。 识别器用于自动分析未知程序输入数据的结构和格式。 分析是基于污点分析

行业分类-物理装置-一种抗隐式污点传播的动态污点检测方法及系统.zip

组织病理学-染色颜色归一化 深度卷积高斯混合模型，用于组织病理学H＆E图像中的污点色归一化。 TensorFlow GPU实施。 概述 污点颜色变化会降低计算机辅助诊断（CAD）系统的性能。 在组织病理学图像中的训练集和测试集之间存在严重的颜色差异的情况下，包括深度学习模型在内的当前CAD系统会遭受这种不良影响。 污点色归一化被称为补救措施。 方法 可以将色标归一化模型定义为一种生成模型，该模型可以通过在输入图像上应用以创建输入图像的不同颜色副本，从而以某种方式将转换后的图像包含特定的色度分布。 我们提出的方法包括两个阶段：（1）通过考虑图像内容结构的形状和外观来拟合高斯混合模型（GMM）。 为此，利用了卷积神经网络（CNN）的可视化表示和建模。 （2）将估计的分布转换为从次要（模板）图像计算出的任意分布。 特征 完全不受监督的端到端学习算法 归一化图像中色彩恒定性的最佳性能 缺少关于图像