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数据大会2020 DataCon2020大数据安全分析大赛， :trophy: 【方向五】恶意代码分析冠军原始码和方案。 最终排名（部分） 赛题回顾 启发与思路 资格赛中获得的启发 ①〜②：需要关注虚拟机，调试软件，反编译软件，逆向分析工具和杀软名 ③〜⑤：需要关注系统关键路径，位数 ⑥〜⑦：需要关注域名，IP，端口，钱包地址，可见字符串 ⑧ ⑩：同③ ⑤ 逆向工程中得到的思路 通过逆向分析，发现许多样本函数名包含数据货币名，密码学算法名（哈希算法）。 很多带壳样本：UPX，Pelite，VMP…… 白样本含有很多其他类别恶意程序，如病毒，外挂…… 算法与模型 复赛环境建设说明： 复赛预脚本： 复赛测试脚本： 重复赛一键验证测试脚本： 本次初赛，附加赛与复赛我们队使用的五种算法或模型如下（其中在复赛中因为有性能的需求，部分模型未使用）： 灰色图 PE文件二进制每一个字节对应一个变量，最后缩放

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先安装原版，再安装破解补丁。破解补丁只限于当前版本使用，无法用于其他版本。 文件版本为：DotNetBar v10.1.0.9

基于压缩感知（CS）的磁共振成像（MRI）是一种利用磁共振（MR）图像的稀疏性的快速成像技术，经典CS-MRI重建数学模型是在包含线性合成非平滑正则约束下的最优化问题。针对重建模型中的线性合成正则项提出利用原始-对偶框架同时求解原始-对偶问题，对原始-对偶问题的增广Lagrangian形式求解其最优解，提出了一种原始-对偶迭代重建算法；对于非平滑正则项的处理，提出使用Moreau包络进行平滑近似，然后利用近似算子得到平滑近似函数的导数形式。用体模图像和真实MR图像，与共轭梯度算法（CG）、算子分离算法（TVCMRI）、变量分离算法（RecPF）和快速混合分离算法（FCSA）进行比较，表明该算法重建效果最好，算法复杂度与最快的FCSA算法相当。

有两个主要文件，“ReadDicomElementList”将把 dicom 文件的所有标签读入一个结构体，“WriteDicomElementList”可以将它们写回新文件。 包含来自 GDCM 的大型 dicom 字典，带有来自 Philips、Siemens 和 Toshiba 的私有标签（请参阅 Dictionary-License.txt）。 这些函数可用于创建解剖函数，或操作 Matlab 默认函数不支持的数据（例如编写一个里面有一个大卷的 dicom 文件） 示例读取输出： >> 元素(4) 名称：'MediaStorageSOPInstanceUID' 数据：'1.2.840.113619.2.1.2.2011002556.2.10.602503127' 组：'0002' 号码：'0003' 类型：'用户界面' 长度：46 信息：'包括类型' 显式：1 地点：19