本文主要是介绍如何使用EntropyReducer降低Payload的熵并进行混淆处理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
关于EntropyReducer
EntropyReducer是一款针对Payload隐蔽性增强的安全工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够有效地降低Payload的熵，并对Payload代码使用串行链表进行混淆处理。
工作机制
EntropyReducer的算法由BUFF_SIZE和NULL_BYTES的值决定，下图显示的是当BUFF_SIZE被设置为4且NULL_BYTES被设置为2时，EntropyReducer组织和处理Payload代码的流程方式：
工具下载
广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地：
git clone https://github.com/Maldev-Academy/EntropyReducer.git
接下来，将项目代码导入至Visual Studio并进行代码编译即可。
工具使用
EntropyReducer可以直接通过命令行来读取原始的Payload文件，并将混淆处理后的版本以相同文件名（带.ER前缀）的形式写入到输出目录中。
经过混淆处理后的最终版本Payload大小取决于BUFF_SIZE和NULL_BYTES的值，计算方式如下：
FinalSize = ((OriginalSize + BUFF_SIZE - OriginalSize % BUFF_SIZE ) / BUFF_SIZE) * (BUFF_SIZE + NULL_BYTES + sizeof(INT))
在自己的项目中使用EntropyReducer
我们可以直接将EntropyReducer.c和EntropyReducer.h文件导入至自己的项目中，并调用相关的混淆/反混淆函数即可。
具体使用方法请参考项目提供的PoC/main.c文件。
工具输出样例
在下面的例子中，BUFF_SIZE被设置为了3，NULL_BYTES的值被设置为了1。
原始Payload的第一个数据块如下（FC 48 83）：
相同的Payload代码块，但位于不同的偏移量：
工具处理效果
Megasploit生成的x64 calc Shellcode的熵为5.883：
相同的文件使用AES加密后的熵为7.110：
RC4算法处理相同文件后的熵结果为7.210：
使用EntropyReducer处理相同文件后的熵为4.093：
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