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Android studio ndk d的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦FLAPPYPIG戰隊寫的 CTF特訓營：技術詳解、解題方法與競賽技巧 和高煥堂的 AI機器人、藍芽與Android整合開發技術都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自機械工業 和廣悅文化事業有限公司所出版 。
國立彰化師範大學 工業教育與技術學系數位學習碩士班 張庭毅所指導 黃皇銘的 具 Zstandard 資料壓縮之行動支付智慧自助洗車場與硬體電路設計 （2021），提出Android studio ndk d關鍵因素是什麼，來自於資料壓縮、物聯網、樹莓派、Android、iOS、雲端資料庫、Firebase。
而第二篇論文國立清華大學 資訊工程學系 李政崑所指導 張元銘的 人工智慧和開放計算語言的執行時系統和框架支持 （2020），提出因為有 異構系統架構、開放計算語言、執行時系統、便攜式計算語言、圖形處理器、開放式神經網路格式、交換式神經網路格式、神經網路應用接口的重點而找出了 Android studio ndk d的解答。
CTF特訓營：技術詳解、解題方法與競賽技巧
為了解決Android studio ndk d 的問題，作者FLAPPYPIG戰隊 這樣論述：
本書由國內老牌CTF戰隊FlappyPig撰寫，戰隊成員曾多次榮獲XCTF國際聯賽冠軍、TCTF/0CTF冠軍、WCTF世界駭客大師挑戰賽季軍，多次入圍Defcon全球總決賽，具有豐富的實戰經驗。 本書圍繞CTF競賽需要的安全技術、解題方法和競賽技巧3個維度展開，旨在通過作者扎實的技術功底和豐富的競賽經驗，引領對CTF競賽感興趣的讀者快速入門。書中依據CTF競賽的特點，分別從Web、Reverse、PWN、Crypto、APK、IoT這六個方面系統地對CTF競賽的知識點、模式、技巧進行了深入講解，每一篇都搭配歷年真題，幫助讀者加深理解。全書一共分六篇。 Web篇（第1~8章）主要講解C
TF比賽中Web類型題目的一些基礎知識點與常用的工具和外掛程式，這些知識點和工具也可以用於部分滲透測試的實戰中。Reverse篇（第9~10章）主要對CTF中逆向分析的主要方法、常用分析工具、逆向分析技術和破解方法進行講解，幫助讀者提高逆向分析能力。PWN篇（第11~17章）對PWN二進位漏洞挖掘利用的詳細分析，主要講解了針對各種漏洞的利用方法和利用技巧，作者可以結合實例題目加深理解。Crypto篇（第18~22章）對Crypto類型題目的知識和例題講解，主要從概述、編碼、古典密碼、現代密碼以及真題解析幾個方向進行敘述。 APK篇（第23~25章）講解CTF中的APK的相關內容，主要從AP
K的基礎知識點、Dalvik層的逆向分析技術，以及Native層的逆向分析技術三個方面介紹APK題目的寄出內容、解題方法和競賽技巧。IoT篇（第26~30章）對IoT類型題目的講解，內容涉及IoT、無線通訊的基礎知識和相關題型的解題技巧，幫助大家培養解決IoT相關題目的能力。 FlappyPig 國內老牌知名CTF戰隊，曾獲數十個各級CTF競賽冠亞季軍，具備國際CTF競賽水準，具備豐富的CTF參賽經驗。先後獲得XCTF聯賽總冠軍、XNUCA總決賽冠軍、CISCN冠軍、TCTF/0CTF（Defcon外卡賽）冠軍、WCTF世界駭客大師挑戰賽季軍，連續三年闖進Defcon決
賽，Defcon最好成績第10名。戰隊開發維護了CTFrank網站進行了CTF賽事的rank評級和推薦。 現在以r3kapig聯合戰隊的方式參賽。 戰隊成員挖掘並披露漏洞獲得CVE編號上百枚，向各類SRC報備漏洞數百個。戰隊成員在Geekpwn、天府杯、PWN2OWN等漏洞挖掘類競賽也取得了不錯的成績。 戰隊主要成員目前就職于阿裡巴巴、騰訊、京東等，從事網路安全、漏洞挖掘相關工作。在網路安全競賽、漏洞挖掘、滲透測試等領域具有非常深厚的積累，擅長Web、應用層軟體、作業系統、區塊鏈、嵌入式等多領域的漏洞挖掘與利用。 前 言 第一篇 CTF之Web 第1章 常用工具安裝及
使用 2 1.1 Burp Suite 2 1.2 Sqlmap 8 1.3 流覽器與外掛程式 9 1.4 Nmap 11 第2章 SQL注入攻擊 13 2.1 什麼是SQL注入 13 2.2 可以聯集查詢的SQL注入 14 2.3 報錯注入 14 2.4 Bool 盲注 16 2.5 時間盲注 17 2.6 二次注入 18 2.7 limit之後的注入 20 2.8 注入點的位置及發現 20 2.9 繞過 21 2.10 SQL讀寫文件 24 2.11 小結 24 第3章 跨站腳本攻擊 25 3.1 概述 25 3.2 常見XSS漏洞分類 25 3.3 防護與繞過 29 3.4 危害與利
用技巧 38 3.5 實例 40 第4章 服務端請求偽造 42 4.1 如何形成 42 4.2 防護繞過 43 4.3 危害與利用技巧 43 4.4 實例 46 第5章 利用特性進行攻擊 48 5.1 PHP語言特性 48 5.1.1 弱類型48 5.1.2 反序列化漏洞49 5.1.3 截斷51 5.1.4 偽協議51 5.1.5 變數覆蓋52 5.1.6 防護繞過54 5.2 Windows系統特性 54 第6章 代碼審計 56 6.1 源碼洩露 56 6.2 代碼審計的方法與技巧 61 第7章 條件競爭 67 7.1 概述 67 7.2 條件競爭問題分析及測試 68 第8章 案
例 解 析 73 8.1 NSCTF 2015 Web實例 73 8.2 湖湘杯2016線上選拔賽Web實例 75 8.3 0CTF 2017 Web實例 79 8.4 2019 WCTF 大師賽賽題剖析：P-door 80 本篇小結 87 第二篇 CTF之Reverse 第9章 Reverse 概述 90 9.1 逆向分析的主要方法 90 9.2 彙編指令體系結構 91 9.2.1 x86指令體系91 9.2.2 x64指令體系92 9.3 逆向分析工具介紹 93 9.3.1 反彙編和反編譯工具93 9.3.2 調試器97 9.3.3 Trace類工具100 第10章 Reverse
分析 102 10.1 常規逆向分析流程 102 10.1.1 關鍵代碼定位102 10.1.2 常見加密演算法識別104 10.1.3 求解flag109 10.2 自動化逆向 113 10.2.1 IDAPython114 10.2.2 PythonGdb114 10.2.3 pydbg115 10.2.4 Angr115 10.3 幹擾分析技術及破解方法 116 10.3.1 花指令116 10.3.2 反調試117 10.3.3 加殼119 10.3.4 控制流混淆121 10.3.5 雙進程保護124 10.3.6 虛擬機器保護127 10.4 指令碼語言的逆向 132 10.4.
1 .NET程式逆向132 10.4.2 Python程式逆向135 10.4.3 Java程式逆向137 本篇小結 139 第三篇 CTF之PWN 第11章 PWN 基礎 142 11.1 基本工具 142 11.2 保護機制 143 11.3 PWN類型 143 11.4 常見利用方法 144 11.5 程式記憶體佈局 149 11.6 真題解析 150 第12章 棧相關漏洞 166 12.1 棧介紹 166 12.1.1 函數棧的調用機制167 12.1.2 函數參數傳遞168 12.2 棧溢出 169 12.2.1 基本概念169 12.2.2 覆蓋棧緩衝區的具體用途170 12
.3 棧的特殊利用 177 12.4 棧噴射 177 12.5 執行緒棧 178 12.6 真題解析 184 12.6.1 {ZCTF-2015} guess(PWN100)184 12.6.2 {ZCTF-2015} spell (PWN300)187 12.6.3 {Codegate-2015} Chess(PWN700)189 12.6.4 {RCTF-2015} Welpwn(PWN200)196 第13章 堆相關漏洞 198 13.1 堆介紹 198 13.1.1 堆基本資料結構chunk198 13.1.2 堆空閒塊管理結構bin200 13.1.3 malloc基本規則201
13.1.4 free基本規則201 13.1.5 tcache202 13.2 漏洞類型 204 13.3 利用方法 206 13.3.1 最基本的堆利用206 13.3.2 unlink208 13.3.3 fastbin attack211 13.3.4 forgotten chunk212 13.3.5 house of force217 13.3.6 house of spirit218 13.3.7 house of orange218 13.3.8 堆噴射224 13.3.9 更多堆利用技巧224 13.4 真題解析 225 第14章 格式化字串漏洞 244 14.1 基本概念
244 14.2 資訊洩露與修改 245 14.3 額外技巧 249 14.4 真題解析 254 14.4.1 {CCTF-2016} PWN3(PWN350)254 14.4.2 {RCTF-2015} nobug(PWN300)256 14.4.3 {LCTF-2016} PWN200258 第15章 整型漏洞 261 15.1 寬度溢出 261 15.2 符號轉換 263 15.3 陣列越界 264 15.4 真題解析 265 第16章 邏輯漏洞 269 16.1 基本概念 269 16.2 競態條件漏洞 269 16.3 真題解析 271 第17章 Attack&Defense
模式 273 17.1 修補方案 273 17.1.1 大小修改法273 17.1.2 函數替換法275 17.1.3 .eh_frame 段Patch法276 17.1.4 其他方法277 17.2 攻防策略 277 相關知識連結推薦 278 本篇小結 279 第四篇 CTF之Crypto 第18章 Crypto 概述 282 第19章 編碼 284 19.1 hex 284 19.2 urlencode 286 19.3 morsecode 286 19.4 jsfuck 289 19.5 uuencode 291 19.6 base家族 291 第20章 古典密碼 294 20.
1 移位元密碼 294 20.1.1 簡單移位元密碼 294 20.1.2 曲路密碼 296 20.1.3 雲影密碼 296 20.1.4 柵欄密碼 296 20.2 替代密碼 298 20.2.1 單表替代密碼 298 20.2.2 多表替代密碼 303 第21章 現代密碼 309 21.1 區塊編碼器和序列密碼 309 21.1.1 DES/AES基本加解密 309 21.1.2 區塊編碼器CBC bit翻轉攻擊 310 21.1.3 區塊編碼器CBC選擇密文攻擊 312 21.1.4 區塊編碼器CBC padding oracle攻擊 312 21.1.5 Feistel結構分析 31
3 21.1.6 攻擊偽亂數發生器 314 21.2 公開金鑰密碼 319 21.2.1 RSA基礎 319 21.2.2 直接模數分解 320 21.2.3 費馬分解和Pollard_rho分解 322 21.2.4 公約數模數分解 325 21.2.5 其他模數分解方式 327 21.2.6 小指數明文爆破 329 21.2.7 選擇密文攻擊 330 21.2.8 LLL-attack 330 21.2.9 Wiener Attack & Boneh Durfee Attack 334 21.2.10 共模攻擊 338 21.2.11 廣播攻擊 340 21.2.12 相關消息攻擊 342
21.2.13 DSA 343 21.3 雜湊 344 21.3.1 雜湊碰撞 344 21.3.2 雜湊長度擴展攻擊 345 第22章 真題解析 348 22.1 SUPEREXPRESS 348 22.2 VIGENERE 350 22.3 Revolver 357 22.4 Railgun 362 本篇小結 365 第五篇 CTF之APK 第23章 APK基礎 368 23.1 Android題目類型 368 23.2 Android基本架構 368 23.2.1 Android的Dalvik虛擬機器 369 23.2.2 Native層 369 23.3 ARM架構基礎知識 3
69 23.3.1 函式呼叫/跳轉指令 370 23.3.2 出棧入棧指令 371 23.3.3 保存/恢復寄存器的值 371 23.4 adb 371 23.5 APK檔案格式 372 第24章 Dalvik層逆向分析 373 24.1 Dalvik基礎知識 373 24.1.1 寄存器 374 24.1.2 類型 374 24.1.3 方法 375 24.1.4 指令特點 375 24.2 靜態分析 376 24.2.1 使用Apktool反編譯APK程式 376 24.2.2 使用dex2jar生成jar檔 379 24.2.3 使用jd-gui查看反編譯的Java代碼 380 24.
2.4 使用FernFlower反編譯Jar檔 381 24.2.5 使用Android Killer / jadx / APK Studio逆向分析平臺 381 24.2.6 使用JEB進行靜態分析 388 24.2.7 其他的靜態分析軟體 393 24.3 動態調試 394 24.3.1 使用log調試 394 24.3.2 smali動態調試 396 24.3.3 使用Xposed框架Hook進程 400 24.3.4 使用Frida框架Hook進程 405 24.4 Dalvik層混淆及加固技術 409 24.4.1 ProGuard混淆 409 24.4.2 DEX破壞 409 24
.4.3 APK偽加密 410 24.4.4 APK增加資料 410 24.4.5 DEX隱藏 410 第25章 Native層逆向 411 25.1 Native層介紹 411 25.1.1 正向—使用NDK編寫Native層應用 411 25.1.2 JNI調用特徵分析 413 25.2 使用IDA Pro靜態分析 419 25.3 動態調試 423 25.3.1 使用IDA Pro進行動態調試 423 25.3.2 使用GDB進行動態調試 425 25.3.3 使用Frida框架HOOK進程 428 25.4 OLLVM混淆及加固技術 430 25.4.1 -fla 431 25.4.
2 -bcf 432 25.4.3 -sub 434 本篇小結 436 第六篇 CTF之IoT 第26章 IoT基礎知識 438 26.1 什麼是IoT 438 26.2 什麼是嵌入式系統 439 26.3 嵌入式系統的基本概念 439 26.4 CTF中常見的IoT題型歸類 441 第27章 IoT固件逆向工程 443 27.1 常見IoT架構介紹 443 27.2 晶片手冊的尋找與閱讀 446 27.3 使用IDA手動尋找固件入口點 450 27.4 寄存器位址和SRAM位址的處理方法 453 27.5 IDA之CPU高級選項 456 27.6 動態調試環境搭建 458 27.7 專
業調試工具 459 27.8 反編譯工具 469 第28章 固件結構分析 470 28.1 常見固件類型 470 28.2 Flash檔案系統 471 28.3 固件基底位址確定方法 471 28.4 固件分析工具 473 第29章 無線信號分析 475 29.1 無線通訊基本理論介紹 475 29.2 常見調製方式與解調方法 476 29.3 Matlab在數位信號處理中的應用 478 第30章 經典賽題講解 483 30.1 PCTF2016：Confused ARM 483 30.2 UCTF2016資格賽：TWI 486 30.3 UCTF2016決賽：Normandie 491
30.4 ACTF2016：4G Radio 498 30.5 UCTF2016資格賽：感測器(1)(2) 500 30.6 UCTF2016資格賽：Add 502 本篇小結 506
具 Zstandard 資料壓縮之行動支付智慧自助洗車場與硬體電路設計
為了解決Android studio ndk d 的問題，作者黃皇銘 這樣論述：
近年來，5G技術、人工智慧的熱潮帶動了企業對數據、資料傳輸及運算資源的需求大幅增長，數據量也因此達到了前所未有的高度。然而，在網路傳輸和存儲能力有限的情況下，資料壓縮變得越來越重要。透過資料壓縮，能夠有效減少傳輸的數據量、降低網路傳輸頻寬的負荷，有效節省存儲容量。本研究開發一客製化APP並導入Zstandard資料壓縮技術，將洗車場的使用紀錄、收益紀錄經過壓縮後上傳至雲端資料庫，以減少數據儲存於雲端資料庫所需花費的成本。另外一方面，研究所開發之物聯網系統使用微動開關來偵測投幣器之投幣訊號，透過繼電器驅動電路來控制車格內之所有功能，並使用顯示模組以呈現給使用者投幣金額和使用功能之倒數時間。
AI機器人、藍芽與Android整合開發技術
為了解決Android studio ndk d 的問題，作者高煥堂 這樣論述：
人工智慧和開放計算語言的執行時系統和框架支持
為了解決Android studio ndk d 的問題，作者張元銘 這樣論述：
在高等程式語言中，執行時系統正變得越來越重要。它可以用來當作控制與向後協尋幫助的引擎，為人工智能模型和人工智能語言提供一個執行環境。在現在的開放計算語言中，執行時系統，可以調用核心程序在圖形處理器上並做運算。因此，執行時系統可以在程序調度，執行和分區等方面發揮作用。在我們的研究工作中，我們將努力的為執行時系統提供幾個先進的研究。本文的主要貢獻如下。首先，在先前的工作中，我們的實驗室成員幫助異構系統架構中啟用了開放計算語言框架1.2的版本，使用開源軟體的便攜式計算語言的執行時框架作為實作的架構基礎。在這項工作中，我們進一步擴展了框架，予以支持開放計算語言2.0功能，並通過了13隻AMD軟體開發
套件中的計算語言2.0範例程式。其次，我們的研究工作開發出允許交換式神經網路格式的模型在Host和Android平台上執行推理的任務，並通過Android平台上的神經網絡應用接口靈活地調用神經網絡，以加快推理操作。我們開發了一種名為BFSelector的算法，該算法基於經典的廣度優先搜索，並包括使用成本的考量去決定輸入的模型如何做區分。我們的初步實驗結果表明，我們在交換式神經網路格式的模型上使用API 27的神經網路應用接口，可以使基準速度提高1.32至22.52倍，在API 28的基準下速度提高4.56至211倍，其中基準是無調用神經網路應用接口。實驗包括AI模型，例如LeNet，AlexN
et，MobileNet_V1，MobileNet_V2，VGG-16和VGG-19。最後，我們看一下在圖形處理器架構上調度相依程序的執行時功能。我們創建框架來分析神經網路模型（例如交換式神經網路格式和開放式神經網路格式的模型）並找到相關相依程序的模板，然後可將其進行調度使用開放計算語言或CUDA在圖形處理器架構上。 初步的實驗結果表明，通過結合神經網路運算單元和適當的內存策略，該技術平均可將整體性能提高8%，並將緩存未命中率平均降低14%。