使用python写个代码混淆的命名工具,使类名和方法名都进行混淆

在Python中,我们通常不会直接创建一个代码混淆的命名工具来改变类名和方法名,因为这是为了保护代码隐私而采取的一种反逆向工程策略,而不是常规的编程实践。然而,如果你想在调试、测试或教学环境中模拟这种效果,可以利用Python的一些特性配合模块导入机制来实现某种程度的“迷惑”。 下面是一个简单的例子,展示如何通过动态导入和属性重命名来实现这个目的: ```python import random import string def create_mangled_name(prefix='cls_', suffix='_method'): chars = string.ascii_letters + string.digits return ''.join(random.choice(chars) for _ in range(8)) + prefix + ''.join(random.choice(chars) for _ in range(8)) + suffix class MyClass: def my_initial_method(self): print("Original method") # 模拟混淆方法 def __getattr__(self, name): if name.startswith('my_'): original_method_name = name[4:] mangled_name = create_mangled_name(original_method_name) return getattr(self, mangled_name) # 使用混淆后的类和方法 confused_instance = MyClass() confused_instance.my_initial_method() # 输出原始方法名 ``` 在这个例子中,`__getattr__`特殊方法允许我们在找不到某个属性时动态生成并返回一个新的、随机命名的方法。请注意,这并不是真正的代码混淆,因为它仍然可以在运行时跟踪到实际的函数体。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Python内容推荐

python爬虫案例-28-super()方法作用.ev4.rar

python爬虫案例-28-super()方法作用.ev4.rar

python爬虫案例-28-super()方法作用.ev4.rar

Python写的OC混淆工具

Python写的OC混淆工具

Python写的oc代码混淆工具,看混淆类名,方法名等。用于马甲包提审。混淆词为词组拼接,目前是计算机类单词组合,可自行替换词库。。

Python代码规范和命名规范

Python代码规范和命名规范

Python代码规范和命名规范

python混淆工具

python混淆工具

python混淆工具

pyobfuscate:混淆python源代码替代python源代码的小工具

pyobfuscate:混淆python源代码替代python源代码的小工具

焦化 混淆python源代码替代python源代码的小工具 描述 原始资源是: : 该脚本基于项目。 增加了一些很棒的功能,例如支持总目录转换。 用法 python pyobfuscate.py -h Usage: pyobfuscate [options] <file> Options: -h, --help Print this help. -i, --indent <num> Indentation to use. Default is 1. -s, --seed <seed> Seed to use for name randomization. Default is system time. -r, --removeblanks Remove blank lines,

Python-IntensioObfuscator一个Python2x和3x代码混淆工具

Python-IntensioObfuscator一个Python2x和3x代码混淆工具

Intensio-Obfuscator:一个Python 2.x和3.x代码混淆工具

【iOS代码混淆】ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具,具体功能有方法混淆、属性混淆、类名混淆、添加垃圾

【iOS代码混淆】ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具,具体功能有方法混淆、属性混淆、类名混淆、添加垃圾

【iOS代码混淆】ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具,具体功能有方法混淆、属性混淆、类名混淆、添加垃圾代码、自动创建垃圾类、删除注释、修改资源文件Hash值、加密字符串、翻新资源名、模拟人工混淆、混淆文件名、混淆文件目录、混淆词库、混淆日志、映射列表、敏感词过滤、图片压缩、爬虫服务、修改项目名、翻新项目UUID等等!!.zip

自动混淆OC类名Python脚本

自动混淆OC类名Python脚本

自动混淆OC类名Python脚本

ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具,具体功能有方法混淆、属性

ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具,具体功能有方法混淆、属性

ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具,具体功能有方法混淆、属性混淆、类名混淆、添加垃_ZFJObsLib_dmg

iOS代码混淆,提供Object-C混淆python脚本

iOS代码混淆,提供Object-C混淆python脚本

iOS代码混淆,提供Object-C混淆python脚本 # 使用方法 安装python3 打开命令行,在命令行中输入:python3 脚本路径 按回车,脚本运行后拖入工程文件目录,等待脚本运行完成,重新打开项目检查是否正常编译和运行。 OC_GetSystemFunction.py: 遍历系统framework脚本 1.0版本: 三个主要功能:Object-C类名混淆、Object-C方法名混淆、字符串混淆 脚本不局限于一种语言处理,脚本做的工作是正则匹配到目标字符串->生成映射->替换字符串,如需处理其他语言,只需修改脚本内的正则表达式即可。

Python 写了一个批量生成文件夹和批量重命名的工具

Python 写了一个批量生成文件夹和批量重命名的工具

Python 写了一个批量生成文件夹和批量重命名的工具,内含源码和打包好的可执行程序,不依赖环境,可以直接运行

详解使用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix)

详解使用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix)

Summary 涉及到分类问题,我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路,本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix),本文只提供代码,给出必要注释。 Code​ # -*-coding:utf-8-*- from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #labels表示你不同类别的代号,比如这里的demo中有13个类别 labels = ['A', 'B', 'C', 'F', 'G', 'H

详解python里的命名规范

详解python里的命名规范

主要介绍了详解python里的命名规范,命名应当尽量使用全拼写的单词,缩写的情况文章中也给大家提到,需要的朋友参考下吧

【iOS代码混淆】ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具,具体功能有方法混淆、属性混淆-2024数学建模

【iOS代码混淆】ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具,具体功能有方法混淆、属性混淆-2024数学建模

2024数学建模 【iOS代码混淆】ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具,具体功能有方法混淆、属性混淆_ZFJObsLib.zip

Python 计算混淆矩阵

Python 计算混淆矩阵

用Python计算图像对不同地物分类精确度, 计算分类结果图与标准参考图的混淆矩阵, 对分类结果进行评价

ios混淆脚本工具主要用于游戏类python代码编写的.zip

ios混淆脚本工具主要用于游戏类python代码编写的.zip

这些工具用完目前还是2.1被拒, 4.3的可以尝试下;第三方加固工具试用版也被拒,目前在打算先用小游戏过审。 资源混淆感觉应该够了,但还是被4.3。这边用的游戏引擎代码基本没动,准备对它动刀了 定义宏加到代码不同地方,根据行号不同插入不同代码,可引入第三方库 #define MIX_FUNC_1 {SOME CODE} #define MIX_FUNC(__LINE__) MIX_FUNC_##__LINE__ 改写原有宏实现,如cocos引擎的CCASSERT,CCLOG 替换字符串,改为解密加密字符串 Updated 2019/01/17 刚用小游戏提审过了,主要改地方是 没加垃圾资源,但是把所有资源打成加密zip包+xor加密,启动时再解压执行。这样苹果机审应该不可能扫出重复资源来 换iOS类名、函数名。原来只是加了垃圾函数,类名也只是加前缀,这次全换了完全不同的名字 换机器打包、提审。本来公司就几台打包机器,提了很多次估计被标记了,一提就封号……这次是自己的电脑打包和提审的 去掉热更联网检查,改为固定时间判断。原来是启动会检查更新,虽然提示是改成正在加载资源了,但有

Python-通过替换函数名称变量和参数来混淆powershell脚本

Python-通过替换函数名称变量和参数来混淆powershell脚本

通过替换函数名称,变量和参数来混淆powershell脚本

ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具.zip

ZFJObsLib主要是通过Python写的混淆工具.zip

具体功能有方法混淆、属性混淆、类名混淆、添加垃圾代码、自动创建垃圾类、删除注释、修改资源文件Hash值、加密字符串、翻新资源名、模拟人工混淆、混淆文件名、混淆文件目录、混淆词库、混淆日志、映射列表、敏感词过滤、图片压缩、爬虫… 爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。

Python 文件重命名工具代码

Python 文件重命名工具代码

复制代码 代码如下:#Filename:brn.py #Description: batch replace certain words in file names #Use to bat rename the file in a dir(modify the suffix from a to b) for Windows Vista OS import sys import os import fnmatch import re #parse params p=input(“Please input work directory(current path for enter):”) if p

代码混淆工具addJavaPython和java工具

代码混淆工具addJavaPython和java工具

这是给iOS工程添加混淆代码、垃圾代码时用到的python工具类,还有一个java工具类,两种方式都可以自动刚生成垃圾代码,亲测有效,欢迎下载使用。

最新推荐最新推荐

recommend-type

无刷直流电机模糊神经网络PID-模糊PID-传统PID三种控制对比Simulink仿真

内容概要:本文系统研究了无刷直流电机(BLDCM)在Simulink环境下的三种控制策略:传统PID控制、模糊PID控制以及模糊神经网络PID控制。研究基于三相桥式星型全控电路结构,构建了转速电流双闭环控制系统,并通过Matlab/Simulink搭建仿真模型,全面对比分析了三种算法在动态响应速度、稳态精度、抗干扰能力及系统鲁棒性等方面的性能差异。文章深入阐述了各控制方法的设计原理与实现机制,重点突出了模糊逻辑与神经网络在自适应调节PID参数方面的优势,验证了智能控制算法在提升电机控制品质上的显著效果。同时,文档提供了详实的仿真资源、参考文献和技术说明,有助于读者复现实验并深化对先进控制策略的理解与应用。 适合人群:具备自动控制理论基础和MATLAB/Simulink仿真能力的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员,特别适用于从事电机驱动系统设计、智能控制算法开发等领域的专业人士。 使用场景及目标:①用于教学与科研中对比分析传统PID、模糊PID与模糊神经网络PID在无刷直流电机调速系统中的控制性能差异;②为高性能电机控制器的设计与优化提供仿真验证平台,支持参数整定与控制策略选型;③辅助完成毕业设计、科研项目或工业应用中的控制算法评估与改进。 阅读建议:建议读者结合所提供的Simulink模型与参考文献,逐步复现仿真过程,重点关注不同控制器的参数整定方法、响应曲线特征及其在负载扰动下的表现。可进一步拓展研究方向,如引入无位置传感器控制、滑模观测器或模型预测控制等先进控制技术,以深化对现代电机智能控制体系的理解与创新能力。
recommend-type

分省份-城投债信用利差跟踪(私募债)20260206.xlsx

分省份-城投债信用利差跟踪(私募债)20260206.xlsx
recommend-type

高校技术转移办公室人员如何高效管理技术成果全生命周期?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

傲梅备份软件-windows系统

文件增量、全量定时备份
recommend-type

科技中介服务机构如何提升技术供需对接的智能化水平?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

Python实现六自由度外弹道计算:理论基础与编程指南

基于Python的六自由度外弹道计算程序:理论与实践 知识点详解: 1. 六自由度概念 六自由度(6DoF,Six Degrees of Freedom)是指物体在三维空间中的运动特性,具体表现为沿三个垂直坐标轴(通常是X、Y、Z轴)的平移和绕这三个轴的旋转。在弹道学中,六自由度用来描述弹箭在空间中的运动状态,包括三个位置参数(X、Y、Z坐标)和三个姿态参数(滚转、偏航、俯仰角度)。这一理论基础是实现精确弹道计算的前提。 2. 弹箭外弹道学 外弹道学是研究弹箭在发射后到击中目标过程中的运动规律和影响因素的科学。它关注弹箭的轨迹、速度、加速度以及受外力(如重力、空气阻力)和控制力(如推进、导向装置)的影响。《弹箭外弹道学第二版》这类书籍为本研究提供了重要的理论支持。 3. Python语言实现 Python作为一种高级编程语言,以其简洁易学、强大的库支持和广泛的应用领域而受到众多研究者和开发者的青睐。在本研究中,Python被用来构建计算模型,实现物理方程的数值求解。Python的科学计算库(如NumPy、SciPy)和可视化库(如Matplotlib)为程序的开发和结果展示提供了便利。 4. 六自由度刚体弹道方程 刚体弹道方程描述了弹箭在飞行过程中的力学行为,它们是根据牛顿第二定律以及空气动力学原理建立的。这些方程包括对弹箭平动和转动的描述,并且通常需要通过数值方法进行求解。由于弹箭运动的复杂性,常常需要采用迭代计算的方式来更新每一个时间步长下的弹箭状态。 5. 状态更新函数 状态更新函数的构建是实现弹道仿真计算的关键步骤,它根据弹箭的当前状态以及作用于其上的力和力矩来预测下一时刻的弹箭状态。这通常涉及到对加速度和角加速度的计算,然后通过积分(如欧拉方法或龙格-库塔方法)得到速度和位置的更新值。 6. 时间步长迭代计算 为了模拟弹箭的运动轨迹,需要按照很小的时间步长(Δt)进行迭代计算,这样可以近似地模拟出连续的动态过程。时间步长的选择对于计算的精度和稳定性具有重要影响。较小的时间步长可以提供更高的精度,但也会增加计算的负担。 7. 理论与实践的结合 本研究不仅提供了理论知识的介绍,更重要的是将理论应用于实践中。通过Python编程实现六自由度外弹道计算程序,能够加深对相关物理和数学概念的理解,同时提供了一个通过编程来解决实际问题的案例。 8. 针对人群和适用场景 该程序对于对弹道学感兴趣的研究人员和学生具有较高的教育价值,特别是对于那些有一定编程基础的开发者来说,它提供了一个将理论知识与编程技能相结合的平台。在学术研究、教学演示和技术开发等领域,该程序都可以被用于提升对六自由度外弹道计算的理解和Python编程技能。 9. 阅读建议和深化理解 文章建议读者在具备一定物理学和数学基础的前提下阅读,这意味着读者应该对力学方程、向量运算、微积分等有一定的了解。为了更深入地理解六自由度外弹道计算,建议结合提供的参考资料,如相关书籍和学术文章,通过动手编程和仿真练习来提升理解和应用能力。
recommend-type

生产级音色克隆压测黑盒首度拆解:RTF≤0.85、MOS≥4.2、SIM≥0.89的工程校准公式+GPU显存动态池调度算法(已落地千万级日调用量系统)

以下是对您提供的技术博文进行深度润色与结构重构后的最终版本。全文严格遵循您的全部优化要求: - ✅ **彻底去除所有显性标题层级**(如“引言”“2.1 RTF≤0.85的实时性约束本质”等),代之以自然段落过渡与语义锚点引导; - ✅ **打破“总—分—总”模板化结构**,以真实工业痛点切入,将理论建模、误差溯源、硬件协同、压测混沌、调度算法、校准闭环、反哺理论等线索有机交织; - ✅ **消除AI痕迹**:替换所有“本文将阐述…”“本节重点分析…”等机械表达;注入工程师视角的判断、权衡、踩坑经验与现场直觉(如“我们曾因忽略ALSA ring buffer锁竞争,在交付前48小时推翻整套I
recommend-type

PyTorch 里 FusedAttention 是自动启用的吗?怎么确认和触发它?

### 配置 FusedAttention 在 PyTorch 中,`FusedAttention` 并不是一个直接暴露给用户的模块或函数。然而,在某些优化路径下,特别是当使用特定版本的 CUDA 和 cuDNN 时,PyTorch 可能会自动调用融合注意力机制以提高性能[^1]。 对于用户而言,要使 PyTorch 使用 `FusedAttention`,通常不需要显式配置。相反,确保环境满足以下条件即可: - 安装支持最新特性的 PyTorch 版本。 - 确认安装了兼容的 CUDA 和 cuDNN 库。 - 在模型中采用标准的多头自注意力层定义方式。 如果希望强制启用或验证是否启
recommend-type

Tarvan:Taro框架下微信小程序的React组件库

在当前给定的文件信息中,我们提取出了关键词“Taro”,“React”,“微信小程序”,“组件库”,“VantWeapp”,“视觉规范”以及“API接口”。通过这些关键词,我们可以从IT知识的角度进行深入解析,以下为详细知识点: 1. **Taro框架**:Taro是一个多端统一开发框架,旨在一次编写,多端运行。开发者可以使用React或Vue等前端框架编写代码,然后通过Taro的编译器转换成不同平台(如微信小程序、H5、React Native等)的代码。Taro框架的核心优势在于能提高开发效率,减少重复编码工作,并且保持代码的高复用性。 2. **React版本微信小程序**:React是由Facebook开源的一个用于构建用户界面的JavaScript库,因其组件化和声明式的编程范式受到了广泛欢迎。微信小程序的组件开发引入了类似React的JSX语法,以便开发者可以使用类似React的编程模式。Taro框架正是看中了React的流行和其设计理念,进而提供了对应的微信小程序开发能力。 3. **Tarvan组件库**:Tarvan是基于Taro框架构建的React版本微信小程序组件库,它提供了与VantWeapp相似的视觉规范和API接口。VantWeapp是另一个流行的微信小程序UI组件库,它遵循移动端的Vant UI设计语言,广泛应用于多个小程序项目中。Tarvan的出现,使得那些熟悉Vant风格的开发者可以快速上手并构建出视觉和功能上统一的应用。 4. **视觉规范和API接口**:视觉规范是指导产品界面视觉设计的一套规则,它包括色彩系统、字体、间距、图标和组件等的使用规范,以确保最终产品的一致性和品牌识别度。API接口则是一种允许两个软件组件之间进行交互的协议,通过API,组件库的使用者可以实现所需的功能和效果。 5. **高效构建小程序应用**:高效的开发意味着使用合理的方法和工具,在最短的时间内开发出质量高的软件产品。Taro和Tarvan组件库的组合,能够为小程序开发者提供这样的环境。通过减少重复编码和降低多平台适配成本,开发者能够更加专注于业务逻辑和用户界面的优化。 6. **无线通信与快充协议适配**:虽然此知识点在文件标题和描述中被提及,但并未给出具体的上下文关联。无线通信通常指的是通过无线电波进行数据传输的技术,而快充协议指的是充电时提供更高功率以缩短充电时间的技术。一般而言,这些概念与小程序开发关联不大。除非Tarvan组件库或相关文档有特别说明,否则这两者之间可能没有直接的联系。 7. **附赠资源.docx**、**说明文件.txt**:这两个文件应该是介绍Tarvan组件库的详细文档和使用说明。其中,附赠资源可能包含额外的工具、示例代码、使用场景或最佳实践,而说明文件则可能详细阐述了如何安装、配置和使用组件库。 8. **tarvan-main**:这可能是一个包含Tarvan组件库核心代码的文件夹或项目入口文件,是开发者在开始构建小程序前需要首先关注的部分。 通过上述知识点的解析,我们可以看出,本文件涉及了前端开发技术、移动应用开发、用户体验设计以及开发效率的提升。这些都是IT行业中十分重要且经常讨论的主题。对于希望构建跨平台应用的开发者来说,Taro框架和相关的组件库,如Tarvan,无疑提供了一种强大的解决方案。
recommend-type

Wav2Vec 2.0→Whisper-VC范式革命:预训练模型如何将音色表征维度压缩62%、跨说话人泛化误差降低53%——语音大模型时代不可绕过的3条技术跃迁路径

以下是对您提供的技术博文《Wav2Vec 2.0→Whisper-VC范式革命的底层动因与技术断点》的深度润色与重构成果。全文严格遵循您的全部优化要求: ✅ **完全去除所有显性标题层级**(如“# 1.”、“## 2.1”等),代之以自然段落过渡与逻辑锚点; ✅ **彻底删除模板化开篇**(无“本文将从…角度阐述…”类句式),以真实工业挑战切入; ✅ **打破总-分-总结构**,采用问题驱动、案例穿插、原理嵌套的非线性叙事节奏; ✅ **注入大量工程洞察**:参数选择依据、失效模式归因、调试陷阱提示、硬件协同约束; ✅ **保留全部代码块、Mermaid流程图、数学公式、表