表格网站怎么做防控措施持续优化

这是闲来无事逛博客时看到的一篇相关文章，觉得挺有意思。

定义

首先花指令其实就是没有用的指令（垃圾指令），它穿插在真正的代码中，会导致反编译时出现问题，从而会影响我们的静态分析

分类以及讲解 

花指令分为两种，其中一种为可执行花指令，另一种为不可执行花指令。

可执行花指令：顾名思义，就是该指令可以执行，但是执行后的结果是没有意义的，不会对寄存器的值产生任何影响，它仅仅是为了增加逆向工程师的工作量。

不可执行花指令：在可执行的代码中插入看似正常的代码，然而这些代码是永远不会被执行的，他会干扰反编译器的运行

垃圾数据必须是某个合法指令的一部分，简单来说，花指令不能是完全随机的乱码，而是要看起来像是正常的指令片段。这是因为反编译器和反汇编器在分析代码时，会按照指令的格式去解析字节。如果花指令是随机的乱码，它们很容易就能识别出来并忽略掉。但如果花指令看起来像是合法指令的一部分，反编译器就会被误导，尝试去解析这些无意义的代码，从而出错。

程序运行时，花指令必须位于实际不可执行的代码路径，这意味着花指令插入的位置很重要。它必须是在程序正常运行时永远不会被执行的代码路径上。换句话说，这些花指令虽然存在，但在程序真正运行时，它们不会被CPU执行，不会影响程序的正常功能。

原理

1. 反汇编算法的两种类型
（1）线性扫描算法
想象你有一本书，书里全是用机器语言写的代码。线性扫描算法就像是从书的第一页开始，逐字逐句地读下去，把每个字节都当作指令来解析。
工作原理：从程序的入口点（也就是程序开始的地方）开始，一条指令一条指令地反汇编，就像按顺序读书一样。
问题：在计算机的世界里，代码和数据是混在一起的（这就是冯·诺依曼体系结构的特点）。线性扫描算法不会区分哪些是代码，哪些是数据，所以它可能会把数据误当作指令来解析。这就像是把书里的标点符号也当作句子来读，结果就会乱七八糟，得到错误的反汇编结果。
（2）递归下降算法
递归下降算法则更聪明一些。它不仅会按顺序读代码，还会关注代码的逻辑结构，也就是“控制流”。控制流可以理解为程序运行时的路径，比如程序可能会根据条件跳到不同的地方执行。
工作原理：它从程序的入口点开始，遇到正常的指令就按顺序反汇编。但如果遇到“跳转”指令（比如“如果条件满足，跳到第10行执行”），它就会跳到那个位置，从那里开始继续反汇编。这样可以更好地理解程序的逻辑结构。
问题：递归下降算法依赖于程序的控制流，但如果有人故意在代码中插入一些虚假的控制流（比如构造一些看起来像是跳转指令，但实际上不会被执行的指令），它就会被误导，从而反汇编出错。
2. 花指令如何利用这些缺陷
（1）针对线性扫描算法
花指令可以插入一些看似是指令，但实际上不是指令的数据。因为线性扫描算法不会区分代码和数据，所以它会把这些花指令当作正常的指令来解析，结果就会出错。这就像是在书里故意插入一些乱码，让按顺序读的人看不懂。
（2）针对递归下降算法
花指令可以构造一些虚假的控制流。比如插入一些永远不会被执行的跳转指令，或者构造一些看起来像是条件分支但实际上没有意义的代码。递归下降算法会试图解析这些虚假的控制流，从而被误导，最终得到错误的反汇编结果。

关于一些简单的花指令的构造，我还没太搞清楚，下一篇博客再讲解吧