将可执行字节流可视化为图像文件，为什么将其旋转45度？

Question

我正在尝试可视化恶意软件可执行文件以测试视觉分类方法。使用Microsoft恶意软件分类Challange dataset .bytes文件，我输入了以下内容：

00401000 56 8D 44 24 08 50 8B F1 E8 1C 1B 00 00 C7 06 08
00401010 BB 42 00 8B C6 5E C2 04 00 CC CC CC CC CC CC CC
00401020 C7 01 08 BB 42 00 E9 26 1C 00 00 CC CC CC CC CC
00401030 56 8B F1 C7 06 08 BB 42 00 E8 13 1C 00 00 F6 44
00401040 24 08 01 74 09 56 E8 6C 1E 00 00 83 C4 04 8B C6
00401050 5E C2 04 00 CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC
00401060 8B 44 24 08 8A 08 8B 54 24 04 88 0A C3 CC CC CC
00401070 8B 44 24 04 8D 50 01 8A 08 40 84 C9 75 F9 2B C2
00401080 C3 CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC
00401090 8B 44 24 10 8B 4C 24 0C 8B 54 24 08 56 8B 74 24
004010A0 08 50 51 52 56 E8 18 1E 00 00 83 C4 10 8B C6 5E

您可以在here中找到示例文件。我希望输出是.bmp或其他类型的无损图像文件。我正在使用此python函数将字节转换为图像文件：

import imageio
import numpy as np

from binascii import unhexlify
from scipy import ndimage

bytes_dir = '.\dataSample'
images_dir = '.\imageData'
undecodedByte = '00'
def bytes2png(f, height, width):
    file = bytes_dir + '\\' + f

    b_data = b''
    for line in open(file, 'r'):
        for byte in line.rstrip()[8:].split():
            if (byte == '??'): byte = undecodedByte
            b_data += binascii.unhexlify(byte)

    image_buffer = np.zeros((height, width)).astype(np.ubyte)
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            image_buffer[i,j] = b_data[i+j]

    # Naming image
    image_name = images_dir + '\\' + f.split('.')[0] + str(height) + "x" + \
        str(width) + '.bmp'
    # image_buffer = ndimage.rotate(image_buffer, -45.0, reshape=False, prefilter=False)
    imageio.imwrite(image_name, image_buffer)

我已成功提取字节并将其写入合法的.bmp文件，但它已旋转45度。当我在十六进制编辑器中将其打开并与原始文件进行比较时，我发现它的顺序与.bytes文件中的顺序相同。

我不太了解图像文件类型，然后用注释行将numpy数组旋转了45度；由于旋转，我得到了六边形的图片。如您所见：

是否有任何方法（最好是有效的）来制作图像，这些图像可以在与原始字节顺序相同的行中看到？

P.S。上传的图片为.png，因为它不接受.bmp文件。

Answer 1

我认为这句话：

image_buffer[i,j] = b_data[i+j]

需要是：

image_buffer[i,j] = b_data[(i*width)+j]

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我没有要测试的数据，也没有import语句，由于某些原因您没有共享这些语句，但是我怀疑整个双for循环都从{ {1}}可以通过以下方法避免进入Numpy数组：

b_data