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很方便的进行反编译，但pyd则像C、C++一样是指令码式文件，因此特征提取方法完全不一样，同样也带来了源代码提取特征和二进制提取特征之间的不一致问题需要解决，比如：1. python源码在编译成pyc时有一些编译优化，在源码提取特征时要加入编译优化，且不同版本编译优化有差异，统一来自：百科![]()
由于源代码中包含有丰富的程序信息，因此源代码的SCA检测既有大颗粒度的检测方法，也有细颗粒度的检测方法。 2.1 大颗粒度检测方法：根据源代码文件的相似度来判断属于什么组件和版本；文件相似度可以基于hash的严格匹配方法，也可以根据文本相似度匹配方法；这种匹配方法的优点是效率高，匹配速度极快，确定是也很明显，来自：百科![]()
数据流分析3种类型； 归一化方法：语法相似性方法通常会对指令进行规范化，来尽量减少语法上的差异；有33种方法使用指令规范化。具体的包括操作数移除法、操作数归一化法、助记符归一化法。 论文发表的时间、发表刊物、技术方法汇总 不同二进制代码相似度比较方法的具体应用情况 从上表中可以看来自：百科![]()
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Kunpeng 问题处理 1)问题现象： 如在编译leptonica时未安装基础包，则在测试会出现“Error in pixReadMemTiff:function not pres”等如下错误： 解决方法： 执行如下命令，安装各种基础包，重新编译leptonica。 yum install来自：百科
